【摘 要】
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故障预测对飞机空调系统的维护具有重要意义。基于灰色预测建模理论,传统GM(1,1)预测模型只适用于对较强指数规律序列进行预测,不适合预测波动序列。而A320飞机空调系统的参
【机 构】
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北京飞机维修工程有限公司; 中国民航大学航空自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60832011;60572166);天津市重点科技攻关项目(06YFGZGX00700);博士启动基金资助项目(QD03X02)
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故障预测对飞机空调系统的维护具有重要意义。基于灰色预测建模理论,传统GM(1,1)预测模型只适用于对较强指数规律序列进行预测,不适合预测波动序列。而A320飞机空调系统的参数具有波动性的特点,因此,对传统的GM(1,1)预测模型进行了改进:对原始波动序列采用3点均值法进行预处理,并修正了背景值,建立了少数据样本情况下的预测模型,提高了预测精度。最后以A320空调系统的水分离器出口温度为例进行了预测分析,结果证明该模型满足预测精度要求,该模型是有效的。
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