【摘 要】
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滑油为民航发动机各轴承和转动部件提供润滑和预防冲击等作用。滑油量出现异常会影响其对发动机各部件的保护作用,导致部件过度磨损或发生报警,进而影响飞行签派和航班的正常运行。实时预测发动机滑油量可及时发现飞行过程中滑油变化量的异常,进一步实现提前预警,对保障民航安全和经济效益具有重要意义。1、由于滑油量受发动机多个工作阶段影响,且每个阶段含有约20个状态参数,具有影响参数多提取方法不确定等问题。因此分别
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滑油为民航发动机各轴承和转动部件提供润滑和预防冲击等作用。滑油量出现异常会影响其对发动机各部件的保护作用,导致部件过度磨损或发生报警,进而影响飞行签派和航班的正常运行。实时预测发动机滑油量可及时发现飞行过程中滑油变化量的异常,进一步实现提前预警,对保障民航安全和经济效益具有重要意义。1、由于滑油量受发动机多个工作阶段影响,且每个阶段含有约20个状态参数,具有影响参数多提取方法不确定等问题。因此分别采用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）和邻域粗糙集（Neighborhood Rough Set,NRS）对各工作阶段进行重要度计算,以防止过多重要度低的特征向量输入到预测模型中,使运算复杂度增大和影响预测精度;并比较不同提取方案的拟合精度,确定最终的发动机工作阶段提取。2、由于巡航占航班飞行时间的主体部分,且着陆时的发动机滑油量为一个航班下的最低值;因此通过输入开始巡航前工作阶段的参数来预测着陆时的滑油量,可为判断巡航阶段的滑油量安全提供标准。针对滑油数据中各工作阶段带有前后时序性的特点,采用对历史信息带有记忆性的Elman神经网络进行预测,但Elman网络存在拟合结果易陷入局部极值的缺陷;而灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）迭代是通过三个最优解带领其他个体向真实值靠拢,可使经过优化后的网络权值和阈值为全局最优。结果表明:GWO-Elman模型预测滑油量,精度可达到98.4%。3、为了能更早判断出飞行过程中滑油量的变化是否出现异常,且将滑油减少量与油量回升范围相减即可评估出滑油消耗量的区间,因此采用深度学习的方法预测着陆时的滑油减少量。首先基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）模型,利用CNN对数据深度特征的学习能力,完成对减少量的预测,预测精度达到90%。为了能进一步提高预测精度,采用带有时序特性的门控循环单元网络（Gated Recurrent Unit,GRU）,并对GRU进行Adam算法优化和结构改进,形成改进GRU（Improved Gated Recurrent Unit,IGRU）模型,相比基础网络能够有更好的参数学习率和预防过拟合的情况;IGRU预测滑油减少量的精度达到94.2%。
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