共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
时间序列自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)能较准确处理和预测依循环顺序获得的航空发动机性能数据。采用分箱改进的拉伊达准则处理起飞EGTM数据,可为ARIMA模型提供了更加真实的数据,获得航空发动机起飞EGTM预测值,依据航空公司发动机设定的可靠度进行下发预测。应用验证表明:基于ARIMA的起飞EGTM时间序列能够满足航空发动机的质量管理的要求。 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
发动机剩余寿命(RUL)预测时,进行数据特征提取易导致预测效率低下。为解决此问题,提出一种改进的长短期记忆(LSTM)算法模型。通过引入深度稀疏自动编码器(SDAE)完成时序数据的处理与特征提取,优化LSTM模型,改善航空发动机RUL预测效果。利用SDAE进行特征提取,构建健康因子(HI)曲线;同时考虑运行工况、故障模式和传感器3个因素,并分别训练其权重。利用LSTM模型进行发动机剩余寿命预测。利用涡扇发动机退化过程数据集C-MAPSS开展实验,并与DNN、BiLSTM、单层LSTM进行对比分析。结果表明:与上述3种算法相比,改进后算法的均方根误差和〖JP2〗评分函数值至少分别降低6.6%和39.1%;该方法寿命预测结果和实际寿命曲线拟合度高,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
7.
基于LSTM与ARIMA组合模型的高炉煤气产生量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
《铸造技术》2018,(11)
通过分析煤气产生量的数据特点,采用LSTM循环神经网络和ARIMA两种预测模型建立钢铁企业高炉煤气产生量预测模型,经验证LSTM模型性能明显优于BP神经网络,但是其预测结果值比真实值普遍偏低,而ARIMA模型的预测结果值比真实值普遍偏高。基于上述现象,提出了一种基于LSTM与ARIMA组合预测模型,将两种模型的预测结果采用CRITIC方法进行融合处理。结果表明,组合模型明显改善了两种模型在预测特性上的弊端,将预测结果的均方根误差减小为2.325,更贴近真实值,提高了预测精度。 相似文献
8.
文章选用指数平滑法和ARIMA法两种典型的时间序列算法作为预测模型,对流水线生产的汽车轮毂倒锥大尺寸值偏差趋势进行预测。以MATLAB作为工具进行实验计算,依据预测数据和实际观察值的RMSE和期望误差的对比来比较这两种模型的预测效果,得出在预测汽车轮毂倒锥大尺寸值偏差趋势时,二次指数平滑法的预测效果更好,所以最终采用此模型,从而为宏观调控刀具补偿值提供有力的依据。 相似文献
9.
为解决航空发动机单机物料、工艺、检验信息随时间变化而引起的装配技术状态管理上的难题,在深入分析了发动机装配技术状态复杂性的基础上提出了一个沿时间轴的航空发动机装配技术状态数据模型。结合该模型,定义了三个基本操作,由基本操作复合运算表达航空发动机单机装配技术状态的改变。通过对每次装配完成时技术状态的记录得到沿时间轴技术状态快照序列。最后,通过实例验证了该模型和方法的可行性。 相似文献
10.
11.
周军张春波杜淼赵玉珊姜子钘 《焊接》2017,(6):1-5
随着民用和军用飞机性能及使用要求不断提高,航空零部件需要满足结构轻量化、高可靠性、长寿命、经济性好等要求。焊接技术作为航空工业不可或缺的材料加工技术,在航空零部件的研制与生产中,发挥着举足轻重的作用。惯性摩擦焊、搅拌摩擦焊和线性摩擦焊作为典型的摩擦焊接工艺方法,凭借优良的技术优势,在航空发动机转子组件、飞机结构件、整体叶盘等航空零部件加工制造中得到成功应用。结果表明,随着摩擦焊接技术的进步与发展,摩擦焊接技术将有效促进航空飞机减重,进一步提高航空飞机性能。 相似文献
12.
滚动轴承的状态预测组合模型中配比权重多为固定权重,自适应动态调整权重的组合型状态预测方法较少。为解决此问题,提出一种基于ARIMA与Elman的轴承自适应组合状态预测方法;采用IMS提供的轴承加速性能退化数据集进行验证。结果表明:使用单一ARIMA模型的预测相对误差为3.95%,使用单一Elman模型的预测相对误差为5.62%,而使用文中提出的变权重Elman-ARIMA组合预测模型的平均相对误差为3.22%,低于2种单一预测模型,预测结果具有更高的可靠性,证明了组合预测方法的可行性。 相似文献
13.
对滑油中的金属屑进行分析是现代民航发动机状态监控的重要技术手段.介绍了该项技术的原理和程序、常见金属屑的种类、分析方法的比较和能谱仪(EDS)的分析技巧.最后通过两个实际案例介绍了该技术在民航发动机状态监控中的具体应用. 相似文献
14.
15.
针对航空液压管路卡箍振动信号受强噪声干扰,导致航空卡箍故障难以精准识别的问题,提出一种空时模型的航空卡箍故障诊断新方法。建立空间特征提取模型,对航空卡箍的故障特征进行局部融合。在空间模型中引入GRU模块,提取航空卡箍故障信号中的全局特征。结果表明:设计的空时故障诊断模型可实现航空卡箍故障的精准识别。与目前所用的深度卷积神经网络模型、门控循环单元神经网络模型、循环神经网络模型、支持向量机和误差反向传播神经网络模型等5种先进的故障诊断方法进行对比分析,所提方法对航空卡箍故障识别具有优越性。 相似文献
16.
17.
针对典型的液压系统回路,建立在故障预测基础上的主动预防性维修,可以使得维修保障措施针对性强、维修效果好。从这种视情维修的视角,以实际需求为牵引建立的基于剩余寿命预测的维修策略,在工业、国防、航空等领域有着广泛应用前景,这既能够提高装备安全性、战备完好性,又能够降低维修保障费用。对传统预防性维修决策模型进行推广,建立了退化数据驱动的预防性维修决策模型;建立了基于退化数据的剩余寿命在线预测模型,实现了依据退化数据求解剩余寿命分布;设计了起竖油缸的加速退化试验并获取了其性能退化数据,通过所建预防性维修决策模型制订了起竖回路的预防性维修方案。 相似文献
18.
目的研究高速铣削参数对航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量的影响规律及交互作用,并基于高速铣削参数对表面质量和材料去除率进行优化。方法采用Box-Behnken设计和二次回归正交实验法,建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高速铣削参数交互作用与表面粗糙度的关系;基于表面粗糙度回归模型及材料去除率,采用遗传算法(GA),对高速铣削参数进行多目标优化。结果铣削参数影响航空铸造钛合金Ti-6Al-4V试件表面粗糙度的显著性顺序为:切削深度>每齿进给量>切削宽度>主轴转速,其中切削宽度和主轴转速、每齿进给量和主轴转速的交互作用较为明显。利用遗传算法对铣削参数优化后,Ti-6Al-4V表面粗糙度较优化前提高44%,材料去除率提高70%,遗传算法优化后的试件表面粗糙度显著降低,表面刀路行距减小,纹理平均高度降低。结论由实验验证可知,通过响应曲面建立表面粗糙度显著不失拟回归模型具有较高的预测精度,基于遗传算法优化获得的铣削参数可有效提高表面质量和切削效率,对保证航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量具有较好的指导意义。 相似文献