改进BP神经网络在发动机性能趋势分析和故障诊断中的应用

针对常规BP神经网络参数的经验式取值方法以及收敛速度慢,容易陷入局部最小点等缺陷,设计了一种改进的神经网络系统,利用蚁群算法优化神经网络连接权初值,并采用LM算法对人工神经网络进行训练,提高了网络的收敛速度,降低了训练误差。将其应用于某型利用ACARS报文实时获取飞机性能参数的发动机趋势分析和故障诊断中,可以快速准确地实现对发动机的性能趋势分析和复杂故障的诊断。最后通过仿真,对算法进行检验,结果表明改进算法的诊断置信度比改进前高。

航空发动机性能趋势监控定量化的方法研究

通过对某型飞机飞行参数记录系统记录信息的破译、分析和处理,对得到的与发动机性能相关的数据在航空发动机性能趋势监控中的应用进行了较为深入的研究。提出了如何利用这些数据得到综合参数,并采用综合参数作为评判发动机性能状况的量化指标以及在此基础上建立发动机预警信号系统的实现方法。最后,利用实际的发动机数据进行了验证。

小波分析在航空发动机性能趋势监控中的应用

简要分析了小波变换的原理、应用和算法。利用MATLAB编程 ,初步探讨了小波分析在发动机性能监控方面的应用。最后 ,通过实际的发动机数据对这种方法进行了验证 。

基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析

为了对飞机刹车系统进行性能趋势预测分析,提出一种灰色关联分析确定权重的组合预测方法。首先,利用BP神经网络(back propagation network,BP)对刹车片的累积磨损量进行预测,得到网络输出序列与向后预测序列。对于灰色预测(grey model,GM)模型利用粒子群(particle swarm optimization,PSO)对其优化;用粒子群优化灰色模型(particle swarm optimization-grey model,PSO-GM)进行预测得到拟合序列与向后预测序列。在此基础上对BP网络输出序列、PSO-GM(1,1)拟合序列与原始数据序列进行灰色关联分析,确定组合加权的权重。最后对各预测模型的向后预测序列用灰色关联分析法得到的权重进行组合加权,得到最终的刹车片累积磨损量趋势预测值。仿真结果表明,采用灰色关联分析确定权重的组合预测方法具有比单预测模型更好的趋势预测效果,具有对刹车系统性能趋势预测分析很好的实际应用价值。

飞机机电系统关键部件性能趋势分析方法

飞机发电机作为飞机机电系统的关键部件之一,为飞机提供主要的电力来源,其运行状态在飞机的使用过程中至关重要。为改善和提升飞机发电机的性能变化趋势的预测精度,更好实现对飞机发电机性能变化的趋势分析,以某型真实飞机发电机为研究对象,提出一种由多项式趋势预测模型和ARMA模型相结合的组合预测方法来对该型飞机发电机进行性能趋势分析。首先,在专业试验平台上对该型飞机发电机进行了长期大量试验,获取了大量性能表征信息。在此基础上,将多项式趋势预测模型和ARMA模型进行组合,综合运用多项式趋势预测模型良好的趋势拟合能力和ARMA的时间序列分析功能,对该型飞机发电机进行性能趋势分析。试验验证结果表明,这种组合预测方法优于传统单一模型的预测方法,具有很高的预测精度,能够更好地实现对飞机发电机的性能趋势分析效能,具有较高的工程应用价值。

SSA优化深度双向门控循环单元网络的轴承性能退化趋势预测

为在非经验指导下获取双向门控循环单元网络中最优隐藏层单元数,实现滚动轴承性能退化趋势预测,提出基于麻雀搜索算法优化深度双向门控循环单元的轴承性能退化趋势预测方法。首先,在正向门控循环单元网络基础上,增加反向门控循环单元网络,以构建深度双向门控循环单元预测网络;然后,将预测值与真实值的均方误差作为适应度值,根据麻雀发现者和捕食者进行参数更新,经优化后获得最优隐藏层单元参数下的深度双向门控循环单元网络预测模型;最后,通过全连接层实现性能退化趋势预测。在公共数据集与实测数据集上进行试验验证,验证了所提方法的有效性与可行性。

RB211—535E4发动机性能趋势变化分析

现代民用发动机的使用以视情维护为主，发动机状态监控是视情维护的重要组成部分。Ｂ７５７飞机ＲＢ２１１－５３５Ｅ４型发动机是使用罗－罗公司提供的ＣＯＭＰＡＳＳ系统进行监控。本文列举了实际工作中遇到的发动机状态趋势变化的不同形式，并结合具体事例进行分析和总结。愿通过这篇文章与广大同行交流经验，共同提高。

滚动轴承性能退化趋势预测综述

滚动轴承作为旋转机械的重要零部件之一,其在工业中占有重要的地位,其可靠性直接影响设备能否安全、稳定运行。文章首先阐述了滚动轴承性能退化趋势预测的研究意义;接着梳理了滚动轴承性能退化趋势预测中关键难点性能退化指标构建对故障特征提取、降维和融合方法,然后进行了有效的性能退化趋势预测模型分类。最后,对滚动轴承性能退化趋势预测内容进行了总结。

电力远动系统的性能指标及其发展趋势

为了确保铁路自动闭塞电源系统的高质量运行，迫切需要形成电力远动化的格局：一个电力调度中心，统一指挥，集中监视和控制各个变配电所、自动闭塞电力线路。电力远动系统的性能指标一般来说有．-j-~性、容量、实时性、抗干扰能力几个主要方面。现代远动系统的发展趋势是调度端远动装置与计算机系统一体化、变配电所远动装置智能化、远动系统向多微处理机结构发展。

基于回归分析的网络性能管理

网络管理是控制一个复杂的计算机网络,使得它能安全、高效地完成所承担的工作任务。文中在介绍网络管理系统的体系结构的基础上,论述了网络管理中极为重要的网络性能趋势分析的实现方法,设计并实现了性能趋势的一元回归分析算法,该方法对性能趋势的预测具有较高的准确率而且容易实现。该论文涉及到的技术已经在某产品中得到应用。

综合电子信息系统软件性能测试能力框架

为解决性能测试过程中分布在项目之间重复的软硬件资源、实现多项目跨区域协作、实现远程网络访问和集中化平台性能验证方案,该文提出了综合电子信息系统软件性能测试能力框架,阐述了该框架的架构和技术能力,展现了应用模式。该框架与实际项目相结合完成技能和最佳实践共享、跨团队资产共享、形成一致、可重用的流程,能最大化资源利用率,大幅提升测试效率,加快项目的发布进程,缩短项目周期,节约人力和测试工具成本。

百年间钢轨性能对比研究

对百年间钢轨的化学成分及性能指标等进行试验研究,对比分析20世纪初期不同国家和不同时期我国钢轨的化学成分、力学性能、有害元素及非金属夹杂物等的变化。分析结果表明,20世纪初期,我国钢轨的力学性能与其他国家相比处于中等水平,有害元素S、P及非金属夹杂物控制稍差,与美国、英国存在差距;随着时间推移,我国钢轨的碳含量逐渐增加,强度及硬度逐渐提高;随着冶炼技术进步,有害元素及非金属夹杂物控制水平大幅提升。百年间,我国钢轨在向高强度、高洁净度的趋势发展。

不同老化方式下沥青混合料疲劳性能研究

老化会使沥青混合料抗变形能力变差,故疲劳开裂一般产生于路面整体寿命的后期,此时不能再以材料初始性能来代表其疲劳性能。因此,对沥青混合料疲劳开裂的研究不应忽视老化因素。本研究将通过不同的老化方式对沥青混合料进行老化,并对不同老化方式下沥青混合料的疲劳性能进行对比,得出不同老化方式下混合料疲劳性能衰减规律。

泡沫混凝土的制备、性能与发展前景

简述了泡沫混凝土的发展历史,从其原材料、制备与性能方面分析了目前生产泡沫混凝土技术的现状。重点介绍了泡沫混凝土主要原材料、生产工艺以及性能。最后介绍了泡沫混凝土的发展前景,将集保温节能、防火除湿等功能于一体,市场一片光明。

探析民用大涵道比涡扇发动机的状态监控技术

民用大涵道比涡扇发动机的状态监控技术,在发动机的使用和维护中起着非常重要的作用。本文首先介绍了状态监控所必需采集的数据;接着给出了对原始数据进行换算的基线模型以及偏差量的平滑处理方法;最后,以CFM56发动机为例,对性能趋势报告进行了分析,并对典型的故障规律做了总结。

航空发动机状态监控

现代航空发动机是视情维护发动机,其维护思想和方法与定期维护发动机完全不同.本文通过对视情维护发动机的普遍规律和原理的分析,通过典型的性能趋势监控软件SAGE(System for the Analysis of Gas turbine Engines)引出了航空发动机的视情维护方法和状态监控原理.通过对民航各航空公司的大量调研、数据收集、整理和分析,得出了基于趋势的维护方法的经验数据,它对航空公司的航线维护,安全飞行和经济运行具有重要的指导作用。

基于智能分析的自适应数据采集关键技术研究及应用

为支撑电力通信网络的事前预警及主动运维,需要对电力通信传输设备的性能数据进行准确、可靠、及时的采集。传统手工获取和处理性能数据的方法时效性较差,费时费力,而简单地采用周期性自动采集又会给传输设备及网管带来较大的负荷压力,不利于电力通信网络的稳定运行。文章设计实现了一种基于趋势智能分析的自适应数据采集方法,可在周期性采集的基础上,结合趋势智能分析和性能采集任务管理,针对不同场景、不同风险等级的设备进行自适应数据采集。给出了该方法的关键技术研究和具体实现,并在某省电力公司进行了实际应用,运行情况良好,基于智能分析的自适应数据采集很好地支撑了电力通信网络的运维管理,确保了其承载的继保、安稳、自动化等重要电力业务稳定可靠运行。