隨著國(guó)家航空技術(shù)的迅猛發(fā)展,現(xiàn)代飛機(jī)機(jī)載部件的復(fù)雜性、綜合化、智能化程度不斷提高,使得其維護(hù)和保障的成本不斷增加。同時(shí),加之復(fù)雜系統(tǒng)的構(gòu)成環(huán)節(jié)和外部影響因素的增加,使其發(fā)生故障和部件功能失效的概率逐漸加大,因此對(duì)飛機(jī)運(yùn)行的安全性和可靠性提出了更高的要求。舵機(jī)是驅(qū)動(dòng)飛機(jī)主控舵面的核心執(zhí)行機(jī)構(gòu),其可靠性直接影響到飛行控制系統(tǒng)乃至整架飛機(jī)的安全,因此,舵機(jī)的穩(wěn)定性、可靠性和精準(zhǔn)性對(duì)飛機(jī)總體性能提升至關(guān)重要。舵機(jī)故障預(yù)測(cè)是減少可能導(dǎo)致嚴(yán)重事故風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵性技術(shù),開(kāi)展針對(duì)飛機(jī)舵機(jī)的故障預(yù)測(cè)研究具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。論文主要提出了基于改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)（Relevance Vector Machine,RVM）的舵機(jī)故障預(yù)測(cè)算法。具體工作內(nèi)容如下:首先,研究了相關(guān)向量機(jī)的核心思想即貝葉斯理論,指出目前相關(guān)向量機(jī)算法亟待解決的兩個(gè)問(wèn)題,即長(zhǎng)周期預(yù)測(cè)精度較低和預(yù)測(cè)模型不能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新問(wèn)題,并給出了相關(guān)向量機(jī)模型的簡(jiǎn)要推導(dǎo)過(guò)程。其次,提出了相關(guān)向量機(jī)與差分自回歸滑動(dòng)平均融合的舵機(jī)故障預(yù)測(cè)方法（RVM-ARIMA）。該方法采用ARIMA技術(shù)對(duì)RVM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差校正,另外,采用滑窗的方法對(duì)訓(xùn)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 航空界的研究情況
        1.2.2 學(xué)術(shù)界的研究情況
    1.3 課題研究的主要工作和結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 課題研究的主要工作
        1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)向量機(jī)基礎(chǔ)理論
    2.1 貝葉斯學(xué)習(xí)框架
    2.2 相關(guān)向量模型描述
    2.3 超參數(shù)優(yōu)化
    2.4 RVM訓(xùn)練算法
        2.4.1 MacKay迭代估計(jì)法
        2.4.2 快速序列稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法
        2.4.3 EM迭代訓(xùn)練算法
    2.5 RVM預(yù)測(cè)模型仿真實(shí)驗(yàn)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于相關(guān)向量機(jī)和差分自回歸滑動(dòng)平均的故障預(yù)測(cè)
    3.1 自回歸滑動(dòng)平均算法原理
        3.1.1 自回歸滑動(dòng)平均模型
        3.1.2 數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理
    3.2 基于RVM-ARIMA的預(yù)測(cè)模型
        3.2.1 RVM建模過(guò)程
        3.2.2 ARIMA建模過(guò)程
        3.2.3 RVM-ARIMA融合模型
    3.3 RVM-ARIMA算法仿真設(shè)計(jì)
        3.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        3.3.2 初始模型預(yù)測(cè)結(jié)果
        3.3.3 新模型的預(yù)測(cè)結(jié)果
        3.3.4 算法評(píng)估分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于改進(jìn)的增量學(xué)習(xí)相關(guān)向量機(jī)故障預(yù)測(cè)
    4.1 RVM增量學(xué)習(xí)算法
    4.2 樣本熵基本原理
    4.3 Optimized I-RVM在線預(yù)測(cè)模型
        4.3.1 數(shù)據(jù)處理
        4.3.2 訓(xùn)練RVM模型
        4.3.3 在線更新模型
        4.3.4 剩余壽命(RUL)和置信區(qū)間
        4.3.5 Optimized I-RVM動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)過(guò)程
    4.4 Optimized I-RVM算法仿真設(shè)計(jì)
        4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        4.4.2 Optimized I-RVM算法RUL預(yù)測(cè)的案例研究
        4.4.3 算法評(píng)估和結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 舵機(jī)故障預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    5.1 舵機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)原理介紹及實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    5.2 舵機(jī)故障統(tǒng)計(jì)結(jié)果
    5.3 基于滲漏故障下舵機(jī)平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]直升機(jī)電動(dòng)舵機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與壽命預(yù)測(cè)方法的研究[D]. 譚榕容.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]基于相關(guān)向量機(jī)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷研究[D]. 沈默.湘潭大學(xué) 2012
[3]基于RVM-PF的衛(wèi)星關(guān)鍵部件壽命預(yù)測(cè)[D]. 郝旭東.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[4]基于AMESim的某型飛機(jī)武器艙門液壓系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真分析[D]. 楊益.南京航空航天大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3692105