【摘 要】
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引气系统是现代大型商业运输机非常重要的系统之一,其性能可靠性以及运行稳定性是衡量机队可靠性的重要指标。飞机引气系统结构复杂,相对于其他系统,引气系统可靠性较低,故障发生频率较高,排故困难且突发性故障多。当引气系统发生故障会导致使用引气的其他系统出现性能下降甚至故障,影响飞行安全。因此,本文对引气系统的故障诊断为研究对象,采用运行数据来构建数据驱动的引气系统故障诊断模型,进而提高引气系统故障诊断的准
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引气系统是现代大型商业运输机非常重要的系统之一,其性能可靠性以及运行稳定性是衡量机队可靠性的重要指标。飞机引气系统结构复杂,相对于其他系统,引气系统可靠性较低,故障发生频率较高,排故困难且突发性故障多。当引气系统发生故障会导致使用引气的其他系统出现性能下降甚至故障,影响飞行安全。因此,本文对引气系统的故障诊断为研究对象,采用运行数据来构建数据驱动的引气系统故障诊断模型,进而提高引气系统故障诊断的准确高效。全文主要工作如下:首先,分析飞机引气系统原理、常见故障,构建引气系统故障监控数据集,确定监测参数。对引气系统数据特征进行分析,提出了引气系统故障判定规则;为了减少传感器噪声影响,使用数据平滑的方法去除噪声;为了提高故障诊断效率,对于不同的数据类型采取不同的数据处理方法,为构建引气系统故障诊断模型做准备。其次,构建引气系统故障诊断模型。本文分别构建了基于支持向量机和BP神经网络的引气系统故障诊断模型。为了提高支持向量机的泛化能力,使用粒子群算法对支持向量机进行改进。为了克服BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极值等问题,使用粒子群算法对BP神经网络进行改进。最后,对两种故障诊断模型进行验证,比较故障诊断效果。通过粒子群算法优化之后的支持向量机比未优化的支持向量机模型有更高的准确率,粒子群算法优化之后的BP神经网络相比于未优化的BP神经网络的故障诊断准确率更高。采用同源数据集对两种模型进行诊断验证,结果发现,随着数据量的变化,两种模型有不同的表现。数据量较少时,粒子群优化的支持向量机的故障诊断模型表现出较高的准确率;随着数据量的增加,粒子群优化的BP神经网络的故障诊断模型的表现更为突出。本课题采用运行数据构建了引气系统的故障模型,并验证了模型的可行性。随着大数据技术、深度学习技术和人工智能等在航空领域的应用,飞机的安全运营及风险预警技术将得到进一步的提高。
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