航空發(fā)動(dòng)機(jī)由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作環(huán)境嚴(yán)酷,容易發(fā)生故障導(dǎo)致災(zāi)難性事故的發(fā)生,因此通過科學(xué)有效的方法對發(fā)動(dòng)機(jī)的性能進(jìn)行分析與建模,預(yù)測它的剩余使用壽命,預(yù)防和減少災(zāi)難性事故的發(fā)生,具有重要的意義。本文從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度對航空發(fā)動(dòng)機(jī)余壽預(yù)測方法進(jìn)行了相關(guān)的研究,分別從單調(diào)性能退化與非線性性能退化兩方面研究發(fā)動(dòng)機(jī)的性能退化問題。本文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對傳統(tǒng)余壽預(yù)測方法對先驗(yàn)知識的要求較高,且適用性較差的問題,使用基于軌跡相似性的預(yù)測方法和支持向量回歸機(jī)算法來預(yù)測發(fā)動(dòng)機(jī)的剩余使用壽命,同時(shí)為解決支持向量回歸機(jī)的參數(shù)設(shè)置問題,引入了差分進(jìn)化算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),減少主觀因素的影響,提高算法的預(yù)測精度。(2)單一預(yù)測算法由于自身結(jié)構(gòu)以及模型參數(shù)的限制,對于不同退化程度下的航空發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)測精度不一,難以保障準(zhǔn)確性。為了解決這一問題,本文提出了一種集成預(yù)測模型。該模型結(jié)合了基于軌跡相似性的預(yù)測方法與基于差分進(jìn)化算法的支持向量回歸機(jī)這兩種算法的優(yōu)點(diǎn),采用集成學(xué)習(xí)中的提升方法,將兩個(gè)預(yù)測算法進(jìn)行有機(jī)地融合,實(shí)驗(yàn)表明,集成預(yù)測模型相比于國內(nèi)外其他同類型算法具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確率。(3)針對傳統(tǒng)方法在預(yù)測具有非線性退化趨勢的發(fā)動(dòng)機(jī)剩余使用壽命時(shí)需要預(yù)設(shè)發(fā)動(dòng)機(jī)退化分布函數(shù)和方法適用性不高的問題,本文使用深度學(xué)習(xí)算法對發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行余壽預(yù)測,挖掘發(fā)動(dòng)機(jī)性能監(jiān)測數(shù)據(jù)中存在的潛在規(guī)律。針對航空發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)據(jù)時(shí)序性強(qiáng)的特點(diǎn),采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測,采用長短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在的梯度消失問題,并在該網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行改進(jìn),解決了其在回歸任務(wù)中預(yù)測精度不高的問題,使其能夠準(zhǔn)確地預(yù)測航空發(fā)動(dòng)機(jī)的剩余使用壽命。采用C-MAPSS數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)證明,該模型具有較高的余壽預(yù)測精度。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：V263.5
【部分圖文】：

模型通過模擬風(fēng)扇（Fan）、低壓壓氣機(jī)（LPC）、高壓壓氣機(jī)（HPC）、高壓渦輪（HPT）、低壓渦輪（LPT）這五個(gè)部件的退化過程，來獲取發(fā)動(dòng)機(jī)逐個(gè)時(shí)刻的性能退化數(shù)據(jù)。圖3.5表示的是發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型結(jié)構(gòu)圖，圖3.6展示了發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型中動(dòng)力生成示意圖。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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本文編號：2812568