【摘 要】
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针对航空部附件状态退化预测问题,提出了-种经验模态分解（EM D）和自组织特征映射（SOFMs）量化误差模型相结合的部附件退化趋势预测方法.采集部附件多个特征指标的状态监测信息,运
【机 构】
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海军航空工程学院科研部,92635部队
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针对航空部附件状态退化预测问题,提出了-种经验模态分解（EM D）和自组织特征映射（SOFMs）量化误差模型相结合的部附件退化趋势预测方法.采集部附件多个特征指标的状态监测信息,运用EM D提取包含微弱信号的特征信息,并消除部分噪声干扰;运用SOFMs实现多源传感器信息融合,并建立最小量化误差（MQE） 模型,量化部附件运行状态,以实现部附件的状态退化预测.通过对某型航空陀螺仪的仿真验证表明,EMD - SOFMs量化误差模型能够有效、准确地提取陀螺仪状态信息,融合量化陀螺仪运行状态,实现陀螺仪的状态退化
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