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基于混沌时间序列理论的民航发动机性能参数预测模型研究

张科星  
【摘要】: 随着我国民航事业的迅速发展,如何保障飞机的飞行安全成了日益重要的问题。航空公司在保证安全运营的同时必须创造效益以维持其生存和发展,然而近几年来严峻的外部运营环境使得航空公司不得不充分向内挖潜,严格控制自身运营成本已提升其市场竞争力。民航发动机是飞机的重要组成部分,由于其结构复杂,对精度和可靠性的要求非常严格;同时因其工作在极其恶劣的环境中,受到各种因素的干扰,对其性能也提出了很高的要求。据统计,民航发动机维护成本占据航空公司直接运营成本的30%,有很大的控制余量。由此可见,航空公司的工程师们通过监控民航发动机性能和预测发动机性能参数,及时发现发动机异常情况并采取措施,防止民航发动机故障可以为航空公司节约维修成本,同时对航空安全保障也具有重要意义。 本文根据民航发动机的非线性特性及发动机性能参数的混沌特性,应用混沌时间序列理论对民航发动机性能参数预测做了探索性研究: 在论文第一章中,介绍了课题研究背景和研究意义,以及混沌时间序列理论的预测方法,并总结了目前国内外混沌时间序列预测和航空发动机预测的研究进展和现状;第二章对混沌时间序列理论进行了介绍,包括时间序列的混沌性判别方法,混沌时间序列的相空间重构理论,以及相空间重构参数(最佳延迟时间和最佳嵌入维数)的选取方法和算法;第三章针对发动机性能参数的实际时间序列数据计算最佳延迟时间和最佳嵌入维数等相空间重构参数,并进行相空间重构,计算各时间序列的混沌性判别量——最大Lyapunov指数,判别各时间序列是否具有混沌性特征,为发动机性能参数的预测奠定基础;第四章讨论混沌时间序列的预测方法,包括加权一阶局域法和基于最大Lyapunov指数法,以这两种预测方法来研究混沌时间序列理论在发动机性能参数预测中的应用,对预测结果进行分析与评价;第五章在混沌时间序列预测理论的基础上,提出混沌理论与多元回归相结合的综合预测模型,并采用实际数据对该模型进行了验证。在论文最后,将以上研究的预测算法进行计算机仿真,编制相应的预测程序,分别封装成单个模块,集成到飞机远程故障诊断平台系统中,为进一步实现民航发动机的故障预测奠定了基础。


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