【摘 要】
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刹车片是飞机制动系统的关键性安全部件,其服役性能好坏直接影响到飞机运行的可靠性和稳定性。对刹车片进行准确的剩余寿命预测,对于准确评估刹车片的工作状况,提高刹车片使用过程中的安全性,减少重大制动事故的发生,都具有重要的理论价值与实际意义。本文以通航飞机DA40飞机刹车片为研究对象,基于深度学习方法并结合时序信号分解技术开展对刹车片剩余寿命预测的研究。针对飞机刹车片的磨损退化过程具有强非线性、非平稳的
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刹车片是飞机制动系统的关键性安全部件,其服役性能好坏直接影响到飞机运行的可靠性和稳定性。对刹车片进行准确的剩余寿命预测,对于准确评估刹车片的工作状况,提高刹车片使用过程中的安全性,减少重大制动事故的发生,都具有重要的理论价值与实际意义。本文以通航飞机DA40飞机刹车片为研究对象,基于深度学习方法并结合时序信号分解技术开展对刹车片剩余寿命预测的研究。针对飞机刹车片的磨损退化过程具有强非线性、非平稳的特点,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和双向长短期记忆（BiLSTM）网络的剩余寿命预测方法。首先采用VMD算法将刹车片磨损数据分解成多个相对平稳的分量,然后对每个分量搭建BiLSTM预测模型,最后将模型的预测输出结果进行叠加,进而实现飞机刹车片的剩余寿命预测。对于VMD分解剩余残差项中包含的信息,为进一步提升模型的预测效果,采用集成经验模态分解（EEMD）对VMD分解的高频残差项进行二次分解,并根据样本熵方法对分解后的子序列进行重构,提取特征向量,构造BiLSTM预测模型进行预测,与VMD-BiLSTM模型的预测结果叠加,作为最终飞机刹车片的剩余寿命预测结果。最后以DA40飞机刹车片的磨损数据及运行工况数据为数据集进行仿真实验,并与常见的几种预测模型对比。结果表明,提出的方法能够有效的提高飞机刹车片剩余寿命的预测精度,为设备的维护提供有效的维护策略。
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