《基于LSTAR的机载燃油泵多阶段退化建模》PDF+DOC
作者:李娟,景博,焦晓璇,刘晓东,戴洪德
单位:北京航空航天大学
出版:《北京航空航天大学学报》2017年第05期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFBJHK2017050040
DOC编号:DOCBJHK2017050049
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《加速退化试验下电流传感器的可靠性评估》PDF+DOC2017年第08期 魏星,方峻,王卫国
《基于TOPSIS法的传感器性能退化模型选择》PDF+DOC2017年第01期 魏星,方峻,王卫国
《融合多源数据的非线性退化建模与剩余寿命预测》PDF+DOC2020年第02期 任子强,司小胜,胡昌华,王玺,裴洪
《机载燃油泵性能退化试验研究》PDF+DOC2020年第02期 孙萌,景博,黄以锋,焦晓璇,江勇
《都是灵敏度高惹的祸?》PDF+DOC 吴向东
《作测力传递标准用的直读式测力传感器的检定与研究》PDF+DOC1973年第05期 李志明
《一类多速率传感器动态系统的建模与估计》PDF+DOC2009年第06期 闫莉萍,邓志红,付梦印
《典型参数的测量原理与数学建模》PDF+DOC2009年第03期 尹存涛
《基于小波变换的二阶传感器故障诊断研究》PDF+DOC2013年第05期 王逍梦,任章
《基于遗传粒子滤波器的传感器故障诊断》PDF+DOC 陆南,孙茜茜
机载燃油泵的性能退化呈现出平稳—加速—平稳的非线性、多阶段模式,针对现有退化模型难以准确描述其全寿命周期性能退化的问题,以逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型为工具,对机载燃油泵出口压力传感器信号进行建模。首先,对转换后的压力传感器信号建立自回归(AR)模型,通过非线性检验说明建立LSTAR模型的必要性;然后,应用非线性最小二乘法完成参数估计;最后,在AIC准则最小及拟合优度最大的原则下,选择转换变量,通过残差进行模型的适应性检验与正态性检验。结果表明:基于LSTAR模型的拟合精度明显优于线性自回归模型。本文提出的方法成功解决了机载燃油泵性能退化的多阶段准确建模问题,为机载燃油泵的预测与健康管理(PHM)奠定了坚实的基础。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。