【摘 要】
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针对航空发电机剩余使用寿命难以准确预测的问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化的自回归与移动平均(ARMA)模型。运用航空发电机寿命专用试验平台,对某型航空发电机寿命进行长
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳飞机设计研究所,
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针对航空发电机剩余使用寿命难以准确预测的问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化的自回归与移动平均(ARMA)模型。运用航空发电机寿命专用试验平台,对某型航空发电机寿命进行长期试验,获取该航空发电机寿命相关数据。深入分析寿命试验数据,并对其建立ARMA模型。在此基础上,采用遗传算法对ARMA模型的阶数进行优化,分别采用ARMA模型与经遗传算法优化后的ARMA模型对航空发电机的使用寿命进行预测研究。结果表明,优化前后两种ARMA模型均可对航空发电机的使用寿命实现预测效能。优化前ARMA模型对航空发电机寿命预测的平均相对误差为4.33%;而经遗传算法优化后,ARMA模型预测的平均相对误差仅为2.26%,能更准确预测航空发电机的使用寿命,具有很好的工程应用价值。
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