【摘要】：A320飛機各子系統(tǒng)中,空調(diào)系統(tǒng)是發(fā)生故障頻率比較高的系統(tǒng)。對飛機空調(diào)系統(tǒng)進行早期故障預測對其指導維護工作具有十分重要的意義�；诖�,本文以A320飛機空調(diào)系統(tǒng)為對象,進行了故障預測方法研究。首先,深入研究了A320飛機空調(diào)冷卻系統(tǒng)。以實驗室機務維護模擬機為實驗平臺,模擬空調(diào)組件(PACK)三種故障的發(fā)生,對故障發(fā)生時的兩個特征參數(shù)進行統(tǒng)計分析,建立了空調(diào)PACK三種故障與空調(diào)PACK的兩個特征參數(shù)間的評定規(guī)則。其次,將灰色理論應用于空調(diào)PACK故障預測。針對原始GM(1,1)模型在A320空調(diào)PACK特征參數(shù)趨勢預測中存在的缺陷,提出一種改進的GM(1,1)預測模型。改進的GM(1,1)預測模型主要是用三點均值法對波動序列進行預處理,并對背景值進行了重新構(gòu)造。將改進的GM(1,1)預測模型應用到A320空調(diào)PACK特征參數(shù)趨勢預測,與原始GM(1,1)預測結(jié)果相比,提高了預測精度。根據(jù)故障評定規(guī)則和參數(shù)趨勢預測結(jié)果,對PACK是否有故障趨勢做出判斷。最后仿真實驗結(jié)果證明,改進GM(1,1)預測模型在空調(diào)PACK故障短期預測中起到很好的預測效果。最后,針對灰色理論在A320空調(diào)PACK長期故障趨勢預測中精度不高的缺陷,研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測方法,并將其應用于空調(diào)PACK的故障預測。通過反復訓練,得到最優(yōu)的學習率與神經(jīng)元個數(shù),實現(xiàn)對空調(diào)PACK特征參數(shù)長期運行趨勢的高精度預測。
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：V267;N941.5
【圖文】：

中國民航大學碩士學位論文法就是根據(jù)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)預言未來，即在一定的理來的發(fā)展趨勢、發(fā)展方向及可能狀態(tài)做出科學的預言在各學科的研究領(lǐng)域。預測實質(zhì)上就是以過去的已知，得到未來結(jié)果輸出的過程，如圖 1-1 的預測示意圖即預測知識包括不清楚部分、不太清楚部分和比較清

圖 1-2 預測知識現(xiàn)狀以下幾種[22-26]：把數(shù)據(jù)看作一個隨機序列，根據(jù)相列。BOX 和 Jenkins 詳細分析了用程 ARIMA 模型，并推導出在最小態(tài)過程的時間序列是一零均值的平當與其過去狀態(tài)保持一致，顯然在具有當動態(tài)過程為線性或準線性時，該線性映射能力，在故障預測方面受到將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預測的研究。神經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)，具有很強的自學習與自適應能

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