基于原子搜索Kriging模型方法的民用飞机液压系统温度监测

简介

温度是民用飞机液压系统性能的重要表征参数之一,为有效实现液压系统温度监测,基于Kriging模型和原子搜索优化算法(ASO),提出一种基于原子搜索优化Kriging模型(ASOKM)方法。首先,针对液压系统温度故障发生原因进行分析,建立其故障逻辑图,明确影响液压系统温度的特征参数;然后,结合快速存取记录器(QAR)数据,介绍ASOKM方法建模原理;最后,通过某型国产民用飞机液压系统温度监测分析,对所提出的ASOKM方法进行有效性验证。结果表明:相比响应面法(RSM)、Kriging、BP神经网络(BP-ANN)模型,ASOKM方法的训练平均绝对误差、监测平均绝对误差较低,具有较高的精度、效率和鲁棒性,能够为液压系统可靠性分析、故障诊断、预测维修提供借鉴。