飞机热交换器故障诊断研究

针对飞机环境控制系统中的关键部件——热交换器作为研究的对象,对环境控制系统的热交换器模型和不确定性进行了分析,建立了含有待定参数和不确定性的数学模型。对模型中的待定参数采用最小二乘法进行了估计;在此基础上,对不确定模型采用鲁棒估计的方法进行系统的故障诊断,结果表明该方法是可行的。

改进的BP神经网络对飞机换热器结垢厚度预测

为了节约飞机维修成本,准确预测换热器结垢厚度,通过利用改进的BP神经网络预测模型,利用25组数据,建立了换热器结垢厚度与四个因素(环境温度、空调系统进口压力、初级换热器出口温度、次级换热器出口温度)之间的网络预测模型。模型包括4个输入神经元,9个隐含层神经元和1个输出层神经元。训练结果表明,改进之后的BP神经网络模型不仅克服了原始BP神经网络收敛速度慢,稳定性差的特点,还可以以较高的精度预测换热器的结垢厚度。