基于遥测数据的飞行器故障预测若干方法对比

摘要：

基于遥测数据的飞行器故障预测具有广泛的实用性。本文对灰预测、时间序列、BP神经网络等三种不同的基于遥测数据进行预测的方法分析其应用条件,结合飞行器状态数据的预测结果,对比分析了各方法的特点。结果表明,在特定的遥测数据特征条件下灰预测模型、BP神经网络预测优于AR时间序列模型,最后还讨论了将数据预测与BP神经网络相结合,为更好的进行飞行器的故障预测提供参考。

关键词： 飞行器维护 故障预测遥测数据 BP神经网络

作者: 孙伶俐 邓忠民

作者单位: 北京航空航天大学宇航学院,北京 100191

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 53-55

在线出版日期: 2010-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）