论文摘要：预测系统评价技术及案例应用研究

摘 要PHM技术是下一代航空装备的重要支柱。其中，预测功能是PHM系统设计中的重要内容。在PHM中，预测输出为剩余寿命。但是现有故障预测能力评价参数由于其局限性，不适合对故障预测能力进行综合评价和工程化考核。本文针对现有参数的不足，提出了故障预测能力评价的系统性评价参数集和评价方法。首先，总结现有故障预测能力评价参数，并分析出其不足。通过借鉴故障诊断领域的系统性评价参数，按照分类不同，给出了故障预测能力系统性评价参数的定义及数学模型。其次，基于故障预测能力的评价原理，提出了评价的实施流程，建立了故障预测能力评价的数据判别准则，给出了参数计算方法。其中，成败型评价参数不但给出了点估计值计算方法，还给出了置信限估计计算方法。结合工程应用，给出了故障预测能力评价的管理方法。再次，设计了案例预测系统，给出了系统设计方案、数据采样方式及采样数据。建立了基于BP神经网络的案例预测模型，在MATLAB环境下利用BP神经网络工具箱实现了案例预测模型，给出了不同预测模型的训练效果和预测效果。最后，结合案例预测系统，利用提出的系统性评价参数，对案例预测模型进行了定量评价，给出了预测模型的评价结果，并定性分析了预测系统故障预测能力的影响因素和各评价参数的应用效果。

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