[发明专利]基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法在审

专利信息
申请号: 201811518727.3 申请日: 2018-12-12
公开(公告)号: CN109670145A 公开(公告)日: 2019-04-23
发明(设计)人: 单添敏;沈勇;王景霖;林泽力;曹亮;顾浩天 申请(专利权)人: 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所
主分类号: G06F17/18 分类号: G06F17/18;G06N3/04
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 朱显国
地址: 201601 上*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明公开了一种基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法,本发明采用相关性分析的方法对飞参发参进行优化约减;将飞参发参作为网络输入,振动特征参数作为网络输出,利用正常状态下的样本数据训练建立多隐含层BP神经网络观测器,并计算得到正常样本残差;采用统计分布的原理,计算残差阈值。将实际测得的飞参、发参作为已训练好的神经网络的输入,计算得到相应的振动特征参数的估计输出,将其与残差阈值求和,从而得到当前飞参发参情况下的自适应动态阈值。
搜索关键词: 振动特征 观测器 残差 主减速器 阈值设置 直升机 神经网络 统计分布 网络输出 样本数据 正常样本 隐含层 自适应 求和 输出 优化 分析 网络
【主权项】:
1.一种基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法,其特征在于包括如下步骤:1)针对直升机机上监测的各种飞行状态参数、发动机状态参数和振动特征参数,选取正常状态下的样本数据,将数据标准化,利用标准化后的样本数据,计算每个飞行状态参数、发动机状态参数与振动特征参数之间的相关性,根据设定的相关性系数下阈值,选取相关性高于下阈值的飞参发参;2)采用基于双隐层BP神经网络观测器的方法,将选取的飞参发参数据做为神经网络输入,振动特征参数作为神经网络输出,利用样本数据对神经网络观测器进行训练;3)将正常状态下飞参发参样本数据作为训练完成的观测器输入,得到的输出与相对应的振动特征参数进行比较,得到正常状态下振动特征参数样本的残差;4)计算残差的均值和标准差,并根据根据k倍σ原则确定相应的残差超限阈值;5)获取同一直升机主减速器的飞参发参实测数据,输入到训练完成的神经网络观测器中,得到振动特征参数的理论值,将其与残差超限阈值进行求和,从而得到振动特征的自适应动态阈值。
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