EGT（航空發(fā)動機排氣溫度）是航空發(fā)動機的主要性能參數(shù)之一,EGT的狀態(tài)變化將直接影響飛機的安全性與可靠性。因此對EGT進行準確的預(yù)測,不僅有助于判別發(fā)動機的性能狀態(tài),同時也能為排除故障以及維修方案的制定提供充分的決策時間。然而由于航空發(fā)動機惡劣的工作環(huán)境和復(fù)雜的非線性系統(tǒng)導(dǎo)致獲取的發(fā)動機性能參數(shù)具有隨機的波動性、不平穩(wěn)性以及非線性等特點,使得難以建立精確的物理預(yù)測模型,考慮到發(fā)動機EGT與其他性能參數(shù)之間的關(guān)系,所以建立基于人工智能方法的多個性能參數(shù)為輸入、發(fā)動機EGT為輸出的預(yù)測模型,并結(jié)合航空實例進行分析,驗證了預(yù)測模型的可靠性。本文將從以下幾個方面進行了深入研究:（1）首先對國內(nèi)外航空發(fā)動機排氣溫度預(yù)測的方法進行介紹,全面的分析了PLS（偏最小二乘回歸預(yù)測）、SVM（支持向量機）預(yù)測、ANN（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）以及組合預(yù)測方法的優(yōu)缺點,為進一步研究航空發(fā)動機排氣溫度的預(yù)測奠定了基礎(chǔ)。（2）為了提高對航空發(fā)動機排氣溫度預(yù)測的準確性,首先分析獲取的航空發(fā)動機相關(guān)數(shù)據(jù)的變化特征,采用統(tǒng)計分析法對數(shù)據(jù)中異常點進行識別,并利用指數(shù)平滑法對時間序列數(shù)據(jù)進行平滑處理;其次對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,消... 

【文章來源】：中國民航大學天津市

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 偏最小二乘預(yù)測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測研究現(xiàn)狀
        1.2.3 支持向量機預(yù)測研究現(xiàn)狀
        1.2.4 組合預(yù)測研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點
        1.3.1 論文的主要研究內(nèi)容
        1.3.2 論文可能存在的創(chuàng)新點
第二章 航空發(fā)動機的相關(guān)參數(shù)篩選及前期處理
    2.1 引言
    2.2 性能參數(shù)時間序列的異常點識別與平滑
        2.2.1 性能參數(shù)時間序列建立
        2.2.2 識別異常點模型建立
        2.2.3 性能參數(shù)的平滑處理
        2.2.4 實例分析
    2.3 航空發(fā)動機性能參數(shù)相關(guān)性分析
        2.3.1 MIV
        2.3.2 實例分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于偏最小二乘法的航空發(fā)動機排氣溫度預(yù)測
    3.1 引言
    3.2 多元線性回歸的預(yù)測模型
        3.2.1 多元線性回歸模型
        3.2.2 參數(shù)的最小二乘估計
        3.2.3 預(yù)測結(jié)果評估方法
    3.3 偏最小二乘的預(yù)測模型
        3.3.1 PLS的預(yù)測模型的建模步驟
        3.3.2 偏最小二乘法的相關(guān)操作
    3.4 實例分析
        3.4.1 多元線性回歸預(yù)測
        3.4.2 偏最小二乘回歸預(yù)測
        3.4.3 PLS預(yù)測誤差對比
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于改進支持向量機的航空發(fā)動機排氣溫度預(yù)測
    4.1 引言
    4.2 支持向量機預(yù)測模型
    4.3 自適應(yīng)擾動量子粒子群算法
        4.3.1 基本量子粒子群算法
        4.3.2 自適應(yīng)擾動量子粒子群
        4.3.3 ADQPSO-SVR的預(yù)測流程圖及算法實現(xiàn)
    4.4 實例分析
        4.4.1 參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 訓(xùn)練樣本對比分析研究
        4.4.3 抗噪能力對比分析研究
        4.4.4 訓(xùn)練時間對比分析研究
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于ADQPSO-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動機排氣溫度預(yù)測
    5.1 引言
    5.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型
        5.2.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算原理
    5.3 基于ADQPSO優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型
        5.3.1 ADQPSO優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        5.3.2 ADQPSO-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的附屬相關(guān)操作
    5.4 實例分析
        5.4.1 訓(xùn)練樣本對比分析研究
        5.4.2 抗噪能力對比分析研究
        5.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程對比分析研究
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于組合模型的航空發(fā)動機排氣溫度預(yù)測
    6.1 引言
    6.2 基于ADQPSO的組合預(yù)測方法
        6.2.1 組合預(yù)測模型
        6.2.2 ADQPSO的組合預(yù)測方法
    6.3 實例分析
        6.3.1 模型篩選
        6.3.2 訓(xùn)練樣本對比分析研究
        6.3.3 抗噪能力對比分析研究
        6.3.4 優(yōu)化過程以及訓(xùn)練時間對比分析研究
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 全文工作總結(jié)
    7.2 進一步研究的展望
致謝
參考文獻
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]基于性能參數(shù)預(yù)測的航空發(fā)動機維修決策支持系統(tǒng)研究[D]. 王雄威.哈爾濱工業(yè)大學 2013
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[8]基于混沌時間序列理論的民航發(fā)動機性能參數(shù)預(yù)測模型研究[D]. 張科星.中國民航大學 2009
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[10]民航發(fā)動機健康管理技術(shù)與方法研究[D]. 李強.南京航空航天大學 2008



本文編號：3294672