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题名基于小波分解-LSTM的航空发动机润滑油量模型
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作者
袭奇
王婧
古书怀
马驰
徐贵强
朱泊宇
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机构
华南师范大学数据科学与工程学院
上海飞机客户服务有限公司
商飞软件有限公司
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出处
《航空发动机》
北大核心
2024年第5期139-144,共6页
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文摘
为了描述航空发动机润滑油量在飞机飞行中的变化,综合小波分解和长短期记忆网络(LSTM)的优点构建了小波分解-LSTM模型,模型的输入是由发动机高压转子转速、低压转子转速、飞机飞行高度、飞行姿态等参数构成的多组时间序列,输出为对应的润滑油量序列。采用实际运营中的快速存储记录器(QAR)数据,选取润滑油量波动较大的飞机飞行下降阶段进行建模。对润滑油量数据进行温度校准,去除热胀冷缩因素的影响;选择影响润滑油量变化的关键因素,包括高压转子转速、飞机姿态、飞行高度、飞行速度等11个输入因素;对这些输入因素和经温度校准后的润滑油量数据做小波分解,降低数据中噪声的影响并减小数据量,以加快后续机器学习模型的训练速度;采用LSTM神经网络训练数据模型,根据输入因素计算出润滑油量数据。结果表明:基于真实飞行数据测试结果显示,以升为单位,模型计算的润滑油量与实际润滑油量间均方误差约为0.1,说明模型能够有效描述飞机下降阶段中润滑油量的变化,可用于发动机滑油系统健康监控,为发动机滑油系统预测性维护提供新的方法支持。
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关键词
润滑油量
滑油系统
健康监控
小波分解
长短期记忆网络
航空发动机
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Keywords
lubricating oil quantity
engine lubrication system
health monitoring
wavelet decomposition
Long Short-Term Memory neural network
aeroengine
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分类号
V228.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于改进断裂点理论的机场吸引范围界定
被引量：3
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作者
苗志阳
郑稀元
范敏霞
廖勇
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机构
商飞软件有限公司
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第2期845-856,共12页
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基金
四川省科技厅面上项目(2020YJ0500)
交通运输工程优势特色学科建设(D202103)。
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文摘
合理界定机场吸引范围,是构建坚固民航运输网络的关键环节。现有的机场吸引范围界定方法,很少考虑与其衔接的地面交通网络,以及旅客出行偏好的影响。为提高机场吸引范围的实用性,以城市断裂点理论为基础,对其中的重要参数予以改进。首先,以综合交通运输为背景,指出发达的公路和铁路运输网络对民用机场具有很大的竞争与促进作用,并提出以地面交通出行时间为量化标准的吸引范围界定方法。然后,为分析旅客出行偏好的行为机理,针对与机场衔接的地面交通网络来建立离散选择模型。其次,将研究区域的机场所在城市看作是一个整体,运用专家评价法和熵权法综合确定机场的吸引规模,并通过机场吞吐量与城市对外出行总量针对机场规模进行修正。最后,通过算例验证改进模型的实际可操作性,为确定多机场系统吸引范围界定提供新的思路和方法。
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关键词
航空运输
吸引范围
多机场系统
断裂点理论
民用机场
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Keywords
air transportation
attraction range
multi-airport system
breakpoint theory
civil airports
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分类号
V351.17
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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