基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，涉及航空航天预测技术领域。本发明专利技术首先获取飞机液压泵的回油流量性能表征参数形成初始参数集合；将性能表征参数分解为D个趋势项数据和D个细节项数据；然后将细节项数据归一化得到参数数据集合；建立细节项训练数据集，并构建细节项数据趋势预测模型；对细节项数据进行趋势预测得到细节项趋势预测结果；再建立ARIMA趋势项预测模型；对趋势项数据进行预测；最后将趋势项预测结果与细节项预测结果进行了叠加，得到飞机液压泵性能变化趋势预测结果。本方法使预测精确性和实时性都高于单一模型，能够实现对液压泵性能变化趋势的预测，有一定的工程实际意义。

Intelligent prediction method of performance change trend of aircraft hydraulic pump based on data drive

【技术实现步骤摘要】
基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法
本专利技术涉及航空航天预测
，尤其涉及一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法。
技术介绍
飞机液压系统是飞机上以油液为驱动介质、为飞机提供驱动力的整套装置。飞机液压泵作为液压系统动力核心元件，在长期高负载的状态下，易出现由油液污染或油液泄露导致液压系统性能出现急速下降甚至故障的情况。且由于飞机液压泵内部元件制造工艺精密，元件之间功能结构联系紧密、工作机理复杂，无法对其工作状态和性能变化进行直接监测，故采用数据驱动的分析手段成为了液压系统故障预测诊断及趋势变化分析的有效工具。采集能表征飞机液压泵性能变化趋势的有效参数，对飞机性能变化趋势进行分析，对飞机视情维修及事后保障都有重大的意义。目前，在工程中应用较为广泛的性能趋势分析方法中，多项式拟合法模型建立较简单，预测准确度较低；人工神经网络对于数据量比较少的样本信息的适用能力较弱，网络结构不易确定且冗余过大，模型的训练时间难以把控，实时性较差；支持向量机则容易因参数的优化问题无法输出最优解。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，本方法将长短期记忆神经网络和自回归积分滑动平均模型结合起来，使预测精确性和实时性都高于单一模型，能够实现对液压泵性能变化趋势的预测，有一定的工程实际意义。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：本专利技术提供一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取飞机液压泵的回油流量性能表征参数，形成初始参数集合；步骤2：采用线性分解公式对性能表征参数D个原始数据进行分解，分别得到D个趋势项数据和D个细节项数据；线性分解公式具体如下:xt2＝xt-xt1其中：k为光滑系数，1≤k≤n，xi为原始数据序列，xt为xi原始数据序列中的当前值，t为数据序列号，n为序列号的最大值，xt1为xt分解后的趋势项数据，xt2为xt分解后的细节项数据，i＝1,2,3,…n，1≤t≤n；步骤3：细节项数据归一化，形成参数数据集合；将细节项参数数据进行归一化处理，使得归一化后的数据位于(-1,1)之间；步骤4：对归一化后的细节项数据进行相空间重构，得到细节项训练数据集；采用训练集数据构建细节项趋势预测模型，得到细节项数据趋势预测模型；步骤5：对细节项数据进行趋势预测，得到细节项趋势预测结果；步骤6：构建自回归积分滑动平均趋势预测模型，即ARIMA趋势项预测模型；步骤7：对趋势项数据进行预测；将后D-d个数据输入到步骤6构建的ARIMA趋势项预测模型中，得到趋势项预测结果；步骤8：将趋势项预测结果与细节项预测结果进行了叠加，将叠加后的结果作为基于ARIMA-LSTM的飞机液压泵性能变化趋势预测结果。所述步骤4还包括如下步骤：步骤4.1：设置长短期记忆网络模型初始参数，输入层神经元个数为m，输出层神经元个数为e，隐含层神经元个数为u，迭代次数为p；步骤4.2：构建训练样本数据集，将步骤3所得的归一化后的D个细节项数据中的前d个数据进行相空间重构，得到R×m的输入矩阵和R×e的输出矩阵，输入矩阵各行与输出矩阵的各行分别对应，由此得到的输入矩阵与输出矩阵作为细节项数据训练样本集，将细节项数据训练样本集代入长短期记忆网络模型进行训练，得到基于LSTM的细节项趋势预测模型。所述步骤5的具体方法为：将训练数据中的后m个数据作为第1组测试数据，并将第1组测试数据输入到细节项趋势预测模型，得到第1组测试数据的预测值，即为第1个预测值；然后，将第1个预测值加入到第1组数据的末尾，并去掉第1组数据中的第一个数据，形成维数相同的第2组测试数据，输入到细节项趋势预测模型，得到第2组测试数据的预测值，即为第2个预测值；重复上述步骤，将维数相同的第a组细节项测试数据，输入到细节项趋势预测模型，可得到第a组细节项数据的预测值，即为第a个预测值；将得到所有细节项趋势预测值进行反归一化处理，得到细节项趋势预测结果。所述步骤6的具体步骤如下：步骤6.1：趋势项预测训练数据的构建；将步骤2所得的D个趋势项数据中的前d个数据作为ARIMA趋势项预测模型的训练数据；步骤6.2：采用自相关系数图与偏相关系数图的方法对趋势项训练数据进行平稳性检验；若数据平稳，则输出平稳的数据；若数据不平稳，则需要对其进行差分处理并重新检验，直到平稳为止，输出得到平稳的数据；其中差分的次数就是ARIMA(p，d，q)中的阶数；其中p为自回归项，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时间序列时所做的差分次数；步骤6.3：ARIMA模型的识别与定阶；模型的识别是根据时间序列的自相关函数和偏自相关函数的截尾和拖尾性初步识别模型类型；步骤6.4：模型的参数估计与检验。模型的参数估计采用最小二乘估计法对参数进行估计；对于模型的残差检验是判断残差序列是否通过白噪声检验，若通过，则该模型作为ARIMA趋势项预测模型，若不通过，则模型不通过检验，返回步骤6.3重新对模型的阶数p与q进行识别与定阶。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本专利技术提供的一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，本方法采用了线性公式对飞机液压泵的回油流量性能表征参数数据分解后，得到趋势项数据和细节项数据，对规律性明显的趋势项数据采用ARIMA方法进行趋势预测，对随机性明显的细节项数据采用LSTM方法进行趋势预测，最终将两部分预测结果进行叠加，得到最终的趋势预测结果，使得飞机液压泵的性能变化趋势预测精度明显提升，具有很好的工程应用价值。附图说明图1为本专利技术实施例提供的方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的趋势预测结果与原始数据对比图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。如图1所示，本实施例的方法如下所述。本专利技术提供一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取飞机液压泵的回油流量性能表征参数，形成初始参数集合。本实施例中以某型真实飞机液压泵为研究对象，首先通过专用测试平台中的多个传感器组成传感器网络来获取该液压泵的性能表征参数，包括回油流量、压力、温度等大量试验数据。在深入分析所采集的参数数据并结合工程经验后可知，液压泵长期工作在高强度的环境中，由于油液污染和颗粒磨损，液压泵的内泄漏量逐渐增大，导致回油流量会随时间增加。当回油流量值大于某一阈值(一般为2.8L/min)时，飞机液压泵的工作性能将会迅速降低，剩余的使用寿命将会快速减少，甚至可能影响到飞机的正常运行。因此，本专利技术以回油流量为飞机液压泵的性能表征参数，对该型飞机液压泵的性能趋势进行试验研究和分析。本实施例中选择一部分时间关联性较强的数据作为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1：获取飞机液压泵的回油流量性能表征参数，形成初始参数集合；/n步骤2：采用线性分解公式对性能表征参数D个原始数据进行分解，分别得到D个趋势项数据和D个细节项数据；线性分解公式具体如下:/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：获取飞机液压泵的回油流量性能表征参数，形成初始参数集合；
步骤2：采用线性分解公式对性能表征参数D个原始数据进行分解，分别得到D个趋势项数据和D个细节项数据；线性分解公式具体如下:



xt2＝xt-xt1
其中：k为光滑系数，1≤k≤n，xi为原始数据序列，xt为xi原始数据序列中的当前值，t为数据序列号，n为序列号的最大值，xt1为xt分解后的趋势项数据，xt2为xt分解后的细节项数据，i＝1,2,3,…n，1≤t≤n；
步骤3：细节项数据归一化，形成参数数据集合；将细节项参数数据进行归一化处理，使得归一化后的数据位于(-1,1)之间；
步骤4：对归一化后的细节项数据进行相空间重构，得到细节项训练数据集；采用训练集数据构建细节项趋势预测模型，得到细节项数据趋势预测模型；
步骤5：对细节项数据进行趋势预测，得到细节项趋势预测结果；
步骤6：构建自回归积分滑动平均趋势预测模型，即ARIMA趋势项预测模型；
步骤7：对趋势项数据进行预测；将后D-d个数据输入到步骤6构建的ARIMA趋势项预测模型中，得到趋势项预测结果；
步骤8：将趋势项预测结果与细节项预测结果进行了叠加，将叠加后的结果作为基于ARIMA-LSTM的飞机液压泵性能变化趋势预测结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的飞机液压泵性能变化趋势智能预测方法，其特征在于：所述所述步骤4还包括如下步骤：
步骤4.1：设置长短期记忆网络模型初始参数，输入层神经元个数为m，输出层神经元个数为e，隐含层神经元个数为u，迭代次数为p；
步骤4.2：构建训练样本数据集，将步骤3所得的归一化后的D个细节项数据中的前d个数据进行相空间重构，得到R×m的输入矩阵和R×e的输出矩阵，输入矩阵各行与输出矩阵的各行分别对应，由此得到的输入矩阵与输出矩阵作为细节项数据训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔建国，李鹏程，崔霄，于明月，蒋丽英，赵雪莹，刘利秋，
申请(专利权)人：沈阳航空航天大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21