航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為飛機(jī)的動(dòng)力來源,對(duì)其健康狀態(tài)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的把握對(duì)于保證飛機(jī)的安全運(yùn)行和降低維修成本具有重大意義。性能預(yù)測作為PHM技術(shù)中關(guān)鍵的一部分,通過對(duì)性能參數(shù)的預(yù)測,能夠輔助飛行員和維修人員制定合適的飛行和維修策略,保證安全性和經(jīng)濟(jì)性。航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)豐富,為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的實(shí)施提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和應(yīng)用環(huán)境,因此本文以PHM理論為基礎(chǔ),采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的性能趨勢和剩余壽命預(yù)測進(jìn)行研究。首先,介紹了航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控技術(shù),重點(diǎn)分析了狀態(tài)監(jiān)控中的EGT參數(shù),明確了DEGT參數(shù)和EGTM參數(shù)的定義及其與航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障狀態(tài)以及衰退狀態(tài)之間的關(guān)系,說明了DEGT和EGTM對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)的指示作用,進(jìn)而確定DEGT和EGTM為研究對(duì)象。其次,考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)預(yù)測結(jié)果的影響,對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行研究,提出了Grubbs異常點(diǎn)識(shí)別方法去除數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn);采用CEEMD方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分解,通過分析自相關(guān)函數(shù)波形的方法分離噪聲,為后續(xù)建模提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后,介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)CNN,AE,LSTM原理及其適用問題,提出CNNLSTM和AE-LSTM兩種網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析
        1.2.1 性能趨勢預(yù)測發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 剩余壽命預(yù)測發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)選取
    2.1 巡航EGT
    2.2 影響巡航EGT的故障種類
    2.3 起飛EGT
    2.4 影響EGTM因素分析
    2.5 本章小結(jié)
3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路性能參數(shù)預(yù)處理
    3.1 氣路參數(shù)異常點(diǎn)識(shí)別
        3.1.1 方法介紹
        3.1.2 基于Grubbs的氣路參數(shù)異常點(diǎn)識(shí)別
    3.2 氣路參數(shù)趨勢分解與降噪
        3.2.1 方法介紹
        3.2.2 基于CEEMD信號(hào)趨勢分解與降噪
    3.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路參數(shù)預(yù)處理流程
    3.4 實(shí)例分析
    3.5 本章小結(jié)
4 深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用分析
    4.1 深度學(xué)習(xí)在特征工程中的應(yīng)用
        4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
        4.1.2 自編碼器(AE)
    4.2 深度學(xué)習(xí)在時(shí)間序列預(yù)測中的應(yīng)用
        4.2.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
        4.2.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)
    4.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
5 基于深度學(xué)習(xí)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能趨勢預(yù)測
    5.1 單參數(shù)的性能趨勢預(yù)測
    5.2 實(shí)例分析
    5.3 多參數(shù)的性能趨勢預(yù)測
    5.4 實(shí)例分析
    5.5 本章小結(jié)
6 基于深度學(xué)習(xí)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測
    6.1 基于聚類的自適應(yīng)區(qū)間預(yù)測
    6.2 實(shí)例分析
    6.3 基于衰退過程的壽命標(biāo)注預(yù)測
    6.4 實(shí)例分析
    6.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于健康指數(shù)相似的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測[J]. 曹惠玲,梁佳旺,崔科璐.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2020(01)
[3]基于滑動(dòng)時(shí)窗策略自適應(yīng)優(yōu)化支持向量機(jī)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)在線預(yù)測[J]. 曹惠玲,王冉.  推進(jìn)技術(shù). 2020(08)
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[6]基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障率預(yù)測研究[J]. 薛永亮,陳振林.  計(jì)算機(jī)測量與控制. 2019(05)
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博士論文
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[2]民航發(fā)動(dòng)機(jī)性能可靠性評(píng)估與在翼壽命預(yù)測方法研究[D]. 任淑紅.南京航空航天大學(xué) 2010
[3]基于智能技術(shù)的民航發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷和壽命預(yù)測研究[D]. 郝英.南京航空航天大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于改進(jìn)RNN及密度聚類的異常流量檢測方法[D]. 曾霄笑.北京郵電大學(xué) 2019
[2]基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷研究[D]. 尹玥.中國民航大學(xué) 2019
[3]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)在翼壽命預(yù)測研究[D]. 梁佳旺.中國民航大學(xué) 2019
[4]基于改進(jìn)SVM的航空發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)測方法研究[D]. 羅華柱.南昌航空大學(xué) 2017
[5]航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路性能參數(shù)趨勢預(yù)測研究[D]. 徐亮.中國民用航空飛行學(xué)院 2016
[6]航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測與健康管理中的氣路數(shù)據(jù)挖掘方法研究[D]. 吳瑞.中國民用航空飛行學(xué)院 2015
[7]航空發(fā)動(dòng)機(jī)的剩余壽命預(yù)測與健康狀態(tài)評(píng)估[D]. 吳學(xué)海.電子科技大學(xué) 2014
[8]基于性能參數(shù)預(yù)測的航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修決策支持系統(tǒng)研究[D]. 王雄威.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[9]基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析的滾動(dòng)軸承故障特征提取[D]. 李丹丹.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
[10]民航發(fā)動(dòng)機(jī)在翼壽命預(yù)測模型方法研究[D]. 趙玉婷.南京航空航天大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3317472