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    广西11选5任: 一种基于多重分形理论和自组织映射网络的飞机副翼作动器系统健康评估方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510642046.8

    申请日:

    2015.09.30

    公开号:

    CN105129109A

    公开日:

    2015.12.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):B64F 5/00申请日:20150930|||公开
    IPC分类号: B64F5/00 主分类号: B64F5/00
    申请人: 北京航空航天大学
    发明人: 刘红梅; 李连峰; 吕琛; 周博; 王轩; 王亚杰
    地址: 100191北京市海淀区学院路37号
    优先权:
    专利代理机构: 北京科迪生专利代理有限责任公司11251 代理人: 成金玉; 孟卜娟
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510642046.8

    授权公告号:

    105129109B||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2016.01.06|||2015.12.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于多重分形理论和自组织映射网络的飞机副翼作动器系统健康评估方法,首先通过对飞机副翼作动器系统建立的故障观测器得到残差数据,然后通过多重分形去趋势波动分析方法对残差信号进行系统健康信息的深度挖掘,接着将得到的广义Hurst指数输入到SOM网络中,对飞机副翼作动器系统的健康状况进行评估。结合副翼作动器常见的四种典型的故障模式的仿真数据来验证本方法的有效性,实验结果表明该方法能够有效的评估出副翼作动器系统的健康状态。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于多重分形理论和自组织映射网络的飞机副翼作动器系统健康评估方法,其特征在于实现步骤如下:
    第一步,由飞机副翼作动器系统在输入指令作用下的系统输出和故障观测器输出获取残差信号;
    第二步,利用多重分形理论对所述残差信号进行特征提取,获取表征飞机副翼作动器系统健康状态的特征向量;
    第三步,将获得的特征向量输入由自组织映射网络(SOM)构成的健康评估模型进行模型的训练;
    第四步,将第二步获取的特征向量输入至第三步训练好的健康评估模型中,得到飞机副翼作动器系统当前状态下的健康度。

    2.  根据权利要求1所述的基于多重分形理论和自组织映射网络的飞机副翼作动器系统健康评估方法,其特征在于:所述第一步由飞机副翼作动器系统在输入指令作用下的系统输出和故障观测器的输出来获取残差信号的具体过程如下:
    (11)将输入指令输送到副翼作动器系统以获取系统实际输出;
    (12)将输入指令输送到故障观测器以获取观测器输出;
    (13)由副翼作动器的系统输出和故障观测器的输出得到残差信号。

    3.  根据权利要求1所述的基于多重分形理论和自组织映射网络的飞机副翼作动器系统健康评估方法,其特征在于:所述第二步,利用多重分形理论对所述残差信号进行特征提取,获取表征飞机副翼作动器系统健康状态的特征向量的具体过程如下:
    (21)将残差信号通过支集计算,子序列划分和多项式拟合方法得到q阶波动函数,通过对每个子序列进行m阶的多项式拟合,可以有效去除每个子序列中存在的趋势,从而有利于辨识局部分形特征;
    (22)为了确定波动函数的标度性,对每一个q分析log(Fq(s))和log(s)之间的关系,波动函数的平均值Fq(s)和尺度s之间存在幂律关系,由q阶波动函数得到广义Hurst指数,其即为特征向量。

    4.  根据权利要求1所述的基于多重分形理论和自组织映射网络的飞机副翼作动器系统健康评估方法,其特征在于:所述第三步,将获得的特征向量输入由自组织映射网络(SOM)构成的健康评估模型进行训练的具体过程如下:
    (31)设定变量和初始化,将残差信号作为输入样本,输入样本直接与输入层相连并一一对应,起初权值会采用较小的随机值,之后需要对输入向量和权值进行基于欧几里得范数的归一化处理;
    (32)将样本与权值向量做内积,内积值作为判别函数的值,获得最大判别函数值的输出神经元赢得竞争,然后对SOM网络进行权值、学习率和拓补领域的迭代更新。

    5.  根据权利要求1所述的基于多重分形理论和自组织映射网络的飞机副翼作动器系统健康评估方法,其特征在于:所述第四步,将获得的特征向量输入由自组织映射网络(SOM)构成的健康评估模型进行健康状态评估的具体过程如下:
    (41)SOM网络经过训练后会产生与其相匹配的一个最佳匹配单元(BMU),训练完成后SOM网络会保存该最佳匹配单元的相关参数,计算实时特征数据与最佳匹配单元(BMU)之间的距离,即最小量化误差MQE,最小量化误差MQE定量得出实时数据与正常数据的偏离状况,即作动器系统当前运行状态与正常状态分别对应的特征空间的偏移度;
    (42)通过一定的归一化方法,将所得MQE转化为健康度(CV值),CV值在0到1之间,此时的CV值就能表征作动器系统当前的健康状态,CV值接近于1表明作动器系统健康状态良好,CV值的下降表明作动器系统健康状态处于退化阶段。

    关 键 词:
    一种 基于 多重 理论 组织 映射 网络 飞机 副翼 作动器 系统 健康 评估 方法
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