【摘 要】
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空气涡轮起动机（Air Turbine Starter,ATS）是发动机起动系统的主要组成部分,而齿轮作为ATS的核心部件,由于工作环境恶劣,故障发生率较高,已经成为影响ATS正常运行的关键因素。准确的ATS齿轮剩余寿命预测可为预防性维修提供理论指导,并有助于制定合理的维修方案。针对ATS齿轮剩余寿命预测问题,本文主要开展的科研工作和贡献如下:首先,研究ATS物理结构及齿轮的常见故障模式。对典型空
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空气涡轮起动机（Air Turbine Starter,ATS）是发动机起动系统的主要组成部分,而齿轮作为ATS的核心部件,由于工作环境恶劣,故障发生率较高,已经成为影响ATS正常运行的关键因素。准确的ATS齿轮剩余寿命预测可为预防性维修提供理论指导,并有助于制定合理的维修方案。针对ATS齿轮剩余寿命预测问题,本文主要开展的科研工作和贡献如下:首先,研究ATS物理结构及齿轮的常见故障模式。对典型空气涡轮起动机内部结构及工作机理进行深入研究,并分析常见的ATS齿轮故障,为后续ATS齿轮剩余寿命预测（Remaining Useful Life,RUL）研究提供基础。其次,建立基于长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的融合型齿轮剩余寿命预测模型。以LSTM为基础构建剩余寿命预测模型,通过分析和筛选ATS齿轮振动信号时域特征、构建退化特征评价指标、确定模型参数、训练及测试,实现剩余寿命预测。与传统的反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）对比,所提出的模型预测性能较好、并降低了在线计算时间和预测成本。然后,提出一种齿轮深层退化特征提取方法。采用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法对齿轮振动信号进行模式分解,得到若干组本征模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMF）,运用所提出的代表性IMF系数（Representative IMF Selection Index,RISI）对IMF进行评估,并通过筛选得到反映ATS齿轮退化特征的IMF。经过对比不同IMF筛选方法证明该方法能够显著减少计算量并提高预测精度。最后,验证所提出算法的性能。通过采集齿轮加速退化实验平台数据,将实际退化结果与不同算法的预测效果进行对比,比较结果表明所提出的ATS齿轮剩余寿命预测模型进一步提高了预测精度并节省了网络训练时间。
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