计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
26期
223-226
,共4页
崔建国%宋德胜%李明%陈希成%李忠海%徐长君
崔建國%宋德勝%李明%陳希成%李忠海%徐長君
최건국%송덕성%리명%진희성%리충해%서장군
飞行器%自适应%小波包%多变量灰色预测模型
飛行器%自適應%小波包%多變量灰色預測模型
비행기%자괄응%소파포%다변량회색예측모형
针对飞行器健康状况难以准确预测的问题,提出了一种基于小波包变换与自适应多变量灰色预测模型对飞行器健康状况进行预测的新方法.采用先进的声发射技术监测飞行器关键部件的健康状态,运用小波包对由声发射监测系统募集到的飞行器关键部件原始声发射信号进行三级小波包分解,分别提取其第三级小波包分解中八个频段分解系数的能量最大值、方差最大值和范数最大值作为特征向量,并以此构建三变量MVGFM(1,n,β)模型.运用该模型对飞行器关键部件的健康状态进行预测研究,并通过该模型预测值与特征真实值之间的相对偏差来修正模型中参数β,以提高模型的下一步预测精度.实验结果表明,提出的自适应MVGFM方法可以动态实现对飞行器关键部件裂纹故障的准确预测,其预测准确度明显高于GM(1,1)模型,从而证实了该方法的有效性.
針對飛行器健康狀況難以準確預測的問題,提齣瞭一種基于小波包變換與自適應多變量灰色預測模型對飛行器健康狀況進行預測的新方法.採用先進的聲髮射技術鑑測飛行器關鍵部件的健康狀態,運用小波包對由聲髮射鑑測繫統募集到的飛行器關鍵部件原始聲髮射信號進行三級小波包分解,分彆提取其第三級小波包分解中八箇頻段分解繫數的能量最大值、方差最大值和範數最大值作為特徵嚮量,併以此構建三變量MVGFM(1,n,β)模型.運用該模型對飛行器關鍵部件的健康狀態進行預測研究,併通過該模型預測值與特徵真實值之間的相對偏差來脩正模型中參數β,以提高模型的下一步預測精度.實驗結果錶明,提齣的自適應MVGFM方法可以動態實現對飛行器關鍵部件裂紋故障的準確預測,其預測準確度明顯高于GM(1,1)模型,從而證實瞭該方法的有效性.
침대비행기건강상황난이준학예측적문제,제출료일충기우소파포변환여자괄응다변량회색예측모형대비행기건강상황진행예측적신방법.채용선진적성발사기술감측비행기관건부건적건강상태,운용소파포대유성발사감측계통모집도적비행기관건부건원시성발사신호진행삼급소파포분해,분별제취기제삼급소파포분해중팔개빈단분해계수적능량최대치、방차최대치화범수최대치작위특정향량,병이차구건삼변량MVGFM(1,n,β)모형.운용해모형대비행기관건부건적건강상태진행예측연구,병통과해모형예측치여특정진실치지간적상대편차래수정모형중삼수β,이제고모형적하일보예측정도.실험결과표명,제출적자괄응MVGFM방법가이동태실현대비행기관건부건렬문고장적준학예측,기예측준학도명현고우GM(1,1)모형,종이증실료해방법적유효성.
