【摘 要】
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随着以信息技术为代表的现代科技工业的迅速发展,航空领域的工程系统日趋复杂,大量复杂系统的智能化水平不断提高。出于保障复杂系统安全性、可靠性、经济性的考虑,故障预测和健康管理(PHM)技术逐渐成为航空装备综合保障领域研究关注的焦点。高端复杂航空装备的故障预测技术一直是一个充满重要理论和应用价值的热点研究课题。粒子滤波技术因其在解决非线性非高斯状态估计方面的优势,已被成功应用于故障预测领域。目前的粒子
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随着以信息技术为代表的现代科技工业的迅速发展,航空领域的工程系统日趋复杂,大量复杂系统的智能化水平不断提高。出于保障复杂系统安全性、可靠性、经济性的考虑,故障预测和健康管理(PHM)技术逐渐成为航空装备综合保障领域研究关注的焦点。高端复杂航空装备的故障预测技术一直是一个充满重要理论和应用价值的热点研究课题。粒子滤波技术因其在解决非线性非高斯状态估计方面的优势,已被成功应用于故障预测领域。目前的粒子滤波(PF)算法存在两方面亟待解决的理论问题,即重要性概率密度函数的设计和粒子退化。针对这两方面问题,对PF算法的重要性概率密度函数进行了重新设计,首次提出了基于最小化Hellinger距离的粒子滤波(MHDPF)和基于Kendall相关性系数的粒子滤波(KCCPF)两套算法,解决了粒子退化和样本贫化问题。进一步,为提高支持向量回归(SVR)非线性输出预测的可靠性和适用性,对传统的SVR算法进行改进,对SVR拟合偏差序列实施半参数化概率密度估计技术,提出了带有误差置信度的SVR非线性输出预测算法,为后续PF算法的进一步分析提供更可靠的数据激励。接下来,为克服单一粒子滤波算法的局限性,把基于数据驱动的SVR算法和PF算法深度融合,创建了一种新的深度融合型暨具有不确定性表达特点的故障预测方法,即SVR-PF算法,并应用于民机电液联合舵机(EHSA)的故障预测。另外,论文还提出了基于MHDPF算法与Paris物理模型相结合的故障预测方法,即MHDPF-Paris算法,用于金属结构部件疲劳损伤的剩余使用寿命预测。最后,论文基于实际的舵机试验平台和2A12-T4铝合金板材分别对所提出的SVR-PF和MHDPF-Paris两种融合型故障预测方法实施了实际实验验证,与现有故障预测方法相比,实验效果令人满意。
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