【摘 要】
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飞机泵源系统工作强度大且工作环境恶劣,直接影响飞机的飞行安全,对其状态变化进行趋势分析和预测具有很重要的理论与工程应用价值。本文以某飞机泵源系统作为研究对象,依据信息融合技术,对传感器采集的监测参数数据进行融合,通过量化系统的无序程度得到多元联合熵,以此来表征系统的整体运行状态。为分析泵源系统的状态变化趋势,本文首先设计了 ARMA-ELM趋势预测模型并进行了验证研究。通过计算泵源系统各监测参数的
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飞机泵源系统工作强度大且工作环境恶劣,直接影响飞机的飞行安全,对其状态变化进行趋势分析和预测具有很重要的理论与工程应用价值。本文以某飞机泵源系统作为研究对象,依据信息融合技术,对传感器采集的监测参数数据进行融合,通过量化系统的无序程度得到多元联合熵,以此来表征系统的整体运行状态。为分析泵源系统的状态变化趋势,本文首先设计了 ARMA-ELM趋势预测模型并进行了验证研究。通过计算泵源系统各监测参数的均值序列,将其作为ARMA-ELM模型的输入,预测泵源系统多元联合熵。研究表明,所设计的ARMA-ELM预测模型能够对泵源系统的状态指标做出较为准确的预测。然后基于GRU神经网络方法对多元联合熵数据序列进行了趋势分析研究,结果表明,所设计的GRU预测模型可以很好地表征飞机泵源系统的状态变化趋势。为了进一步提高预测精度,本文还研究了组合预测理论,提出了一种基于ARMA-GRU的组合预测模型,对多元联合熵数据进行了预测研究。研究表明,所设计的ARMA-GRU组合预测模型既能反应多元联合熵数据的总体趋势又可体现局部波动特性,对飞机泵源系统状态指标的预测精度很高。本文尚对所使用的多种趋势分析方法进行了对比研究,结果表明:ARMA-GRU组合预测模型的精度高于GRU预测模型,GRU预测模型的效果优于ARMA-ELM预测模型。
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