【摘 要】
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针对试飞阶段故障率时间序列样本量小、非线性和非平稳性导致难以有效预测和监控的问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的故障率时间序列预测方法,并引入了故障
【基金项目】
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航空科学基金项目（2012ZA20003）
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针对试飞阶段故障率时间序列样本量小、非线性和非平稳性导致难以有效预测和监控的问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的故障率时间序列预测方法,并引入了故障率警戒值监控的方法。该方法针对分解后规律性更强的子序列分别建立预测计算模型,使预测的风险分散化,提高预测精度;同时采用短周期历史数据计算故障率警戒值,解决预测结果无评价标准的问题。利用外场试飞数据进行了验证,充分表明了预测和预警监控方法的有效性,为试飞阶段的故障趋势监控、预测性维修和定检周期优化等提供技术支撑。
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