针对飞机液压泵工作强度高、工作环境复杂而导致传统性能预测方法对飞机液压泵性能变化趋势预测精度不高的问题,提出了一种基于自回归积分滑动平均⁃长短期记忆(autoregressive integrated moving average⁃long short⁃term memory,简称ARIMA⁃LSTM)网络的飞机液压泵性能趋势预测方法。首先,将获取的飞机液压泵性能表征参数回油流量数据进行线性分解,得到趋势项数据和细节项数据;其次,采用自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,简称ARIMA)方法对趋势项数据进行预测,同时采用长短期记忆(long short term memory,简称LSTM)网络方法对归一化处理后的细节项数据进行预测;最后,将两部分预测结果进行叠加,得到最终的性能趋势预测结果。研究结果表明,采用ARIMA⁃LSTM的联合预测方法对飞机液压泵性能变化趋势的预测效果明显优于单一的ARIMA与LSTM预测方法,为飞机液压泵

针对轴承故障信号比较微弱的特点,提出了一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,简称CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,根据轴承传动结构特点,设计能够监测轴承振动状态的传感器网络;其次,通过非线性特征提取方法获取能够反映轴承健康状态的少数关键特征,利用传感信号的矢量量化代替提取其频域微弱特征的方法,可有效提高故障诊断效率和准确率;然后,在多通道信息融合中引入隐马尔可夫模型,采用左右型齐次隐马尔可夫链实现故障诊断;最后,通过对各种轴承故障状态构建其对应的耦合隐马尔可夫模型的方式,实现对轴承故障类型的辨识。试验结果表明,该方法能够有效地实现对轴承故障类型的识别。

针对舰用燃气轮机结构复杂、工作环境恶劣,难以对其状态进行有效识别问题,提出一种基于核主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)和模糊积分相结合的状态识别新方法’采用专用试验平台对舰用燃气轮机进行试验,获取其不同工况下的高压转子转速、低压转子转速、涡轮后排气温度及机匣振动等I个状态表征参数的原始信息,采用EPCA方法提取其状态表征参数的不同核主元,构建特征向量空间。并由提取的核主元特征向量分别创建GRNN,Elman神经网络状态识别模型,对燃气轮机状态进行识别。在此基础上,采用模糊积分方法对两种状态识别结果进行决策层融合,得到唯一的状态识别结果,提升了状态识别准确率。研究表明,采用核主元分析和模糊积分相结合的方法,能有效识别出舰用燃气轮机健康与故障状态,具有很好的实际应用价值。

针对飞机液压泵故障难以准确预测的技术难题,提出了基于模糊综合评判和层次分析法的飞机液压泵故障预测方法。根据液压泵的工作机理及形成机制,分析液压泵在运行过程中的几种常见故障形式,得到液压泵常见故障模式和故障因素集,采用层次分析法计算故障预测中的各项权重,运用模糊综合评判法对液压泵的故障进行预测。以某型飞机液压泵为具体研究对象,对提出的方法进行试验验证。结果表明,该方法能够实现飞机液压泵故障预测的效能,对其他航空设备的故障预测也具有良好的应用前景。