【技术实现步骤摘要】
本申请属于多电飞机电气系统供电兼容性预测，具体涉及一种多电飞机电气系统供电兼容性预测方法。
技术介绍
1、随着多电飞机的不断发展，其电气系统的规模和复杂程度不断提升，设计和研发的难度也逐渐加大，如果不能保证其电气系统的供电兼容，必然会对飞行安全产生巨大威胁。
2、随着智能算法的兴起及发展，以神经网络和卡尔曼滤波技术等为代表的电气系统供电兼容预测算法得到了深入研究，但由于对缺少对电气系统信号的可靠处理，且难以收敛，不容易得到准确的结果。
3、鉴于上述技术缺陷的存在提出本申请。
4、需注意的是，以上
技术介绍
内容的公开仅用于辅助理解本申请的专利技术构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本申请的申请日已经公开的情况下，上述
技术介绍
不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种多电飞机电气系统供电兼容性预测方法，以克服或减轻已知存在的至少一方面的技术缺陷。
2、本申请的技术方案是：
3、一种多电飞机电气系统供电兼容性预测方法，包括：
4、对电气系统信号多次加入具有均匀尺度特性、幅值标准差为常数的随机高斯白噪声序列，进行集合经验模态eemd分解得到相应的本征模函数imf；
5、计算本征模函数imf和电气系统信号之间的归一化相关系数：
6、
7、其中，
8、ri为第i个本征模函数imf和电气系统信号之
9、n为采样点数；
10、x(t)为电气系统信号；
11、为电气系统信号的均值；
12、yi(t)为第i个本征模函数imf；
13、为本征模函数imf的均值；
14、计算设定阈值
15、其中，
16、为本征模函数imf和电气系统信号之间归一化相关系数的均值；
17、若ri>th，则保留相应的本征模函数imf，否则将对应的本征模函数imf剔除，筛选出有效的本征模函数imf，进行叠加，得到去噪后的电气系统信号；
18、以bp神经网络，利用电气系统信号，预测电气系统供电的兼容性。
19、根据本申请的至少一个实施例，上述的多电飞机电气系统供电兼容性预测方法中，以bp神经网络，利用电气系统信号，预测电气系统供电的兼容性，需要对bp神经网络进行训练，具体为：
20、将电气系统信号打乱顺序，按照4:1的比例分割为训练集和测试集，并进行归一化；
21、设置bp神经网络具有双输入节点、一层包括5个节点的隐含层、单输出节点，设定学习率为0.05，最大误差为10-9，最大失败次数为15，最大迭代次数为1000，利用训练集进行训练；
22、以训练后的bp神经网络，对测试集进行预测，并将输出反归一化；
23、在预测结果与期望相符时，完成对bp神经网络的训练。
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1.一种多电飞机电气系统供电兼容性预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多电飞机电气系统供电兼容性预测方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种多电飞机电气系统供电兼容性预测方法，其特征在于，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，刘亮，周维，张宁，代振东，张德红，赵焕天，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所，
类型：发明
国别省市：
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