A320空调系统故障预测方法研究

发布时间：2020-07-01 08:14

【摘要】：A320飞机各子系统中,空调系统是发生故障频率比较高的系统。对飞机空调系统进行早期故障预测对其指导维护工作具有十分重要的意义。基于此,本文以A320飞机空调系统为对象,进行了故障预测方法研究。首先,深入研究了A320飞机空调冷却系统。以实验室机务维护模拟机为实验平台,模拟空调组件(PACK)三种故障的发生,对故障发生时的两个特征参数进行统计分析,建立了空调PACK三种故障与空调PACK的两个特征参数间的评定规则。其次,将灰色理论应用于空调PACK故障预测。针对原始GM(1,1)模型在A320空调PACK特征参数趋势预测中存在的缺陷,提出一种改进的GM(1,1)预测模型。改进的GM(1,1)预测模型主要是用三点均值法对波动序列进行预处理,并对背景值进行了重新构造。将改进的GM(1,1)预测模型应用到A320空调PACK特征参数趋势预测,与原始GM(1,1)预测结果相比,提高了预测精度。根据故障评定规则和参数趋势预测结果,对PACK是否有故障趋势做出判断。最后仿真实验结果证明,改进GM(1,1)预测模型在空调PACK故障短期预测中起到很好的预测效果。最后,针对灰色理论在A320空调PACK长期故障趋势预测中精度不高的缺陷,研究BP神经网络预测方法,并将其应用于空调PACK的故障预测。通过反复训练,得到最优的学习率与神经元个数,实现对空调PACK特征参数长期运行趋势的高精度预测。
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：V267;N941.5
【图文】：

中国民航大学硕士学位论文法就是根据过去和现在的状态预言未来，即在一定的理来的发展趋势、发展方向及可能状态做出科学的预言在各学科的研究领域。预测实质上就是以过去的已知，得到未来结果输出的过程，如图 1-1 的预测示意图即预测知识包括不清楚部分、不太清楚部分和比较清

图 1-2 预测知识现状以下几种[22-26]：把数据看作一个随机序列，根据相列。BOX 和 Jenkins 详细分析了用程 ARIMA 模型，并推导出在最小态过程的时间序列是一零均值的平当与其过去状态保持一致，显然在具有当动态过程为线性或准线性时，该线性映射能力，在故障预测方面受到将神经网络用于预测的研究。神经网统，具有很强的自学习与自适应能

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本文编号：2736514