王 坤, 侯树贤, 王 力

(中国民航大学电子信息与自动化学院, 天津 300300)

0 引 言

辅助动力装置(auxiliary power unit, APU)实质是一台小型涡轮发动机,是飞机重要的功能子系统,通常位于飞机的尾端。其可以只利用飞机电池启动,一旦运行,将为飞机系统提供电力,为空调和发动机启动提供电源和气源,也有少量的APU可以为飞机提供附加推力。APU使飞机不依靠地面的支持设备提供电源或气源,更具有独立性和舒适性,增大了飞机的机动性和灵活性[1]。

APU性能参数预测,是指通过一定的有效方法对表征APU各部件工作状态密切相关的各种参数进行监测,并根据监测数据分析获得各部件工作状态的变化趋势,从而对APU性能做出准确的判断,以保障飞行安全,提高APU维修的经济效益。APU性能参数数据本质上是一个时间序列。因此,对APU性能参数预测就是对时间序列的预测。时间序列又称动态数列,是指将某种变量的一组观察值,按时间先后顺序排列而成的数列。时间间隔可以是天、周、月、季、年等。

时间序列预测法是通过分析时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间趋势变化或可能达到的水平。FLORES等[2]将神经网络用于时间序列预测。王辉等[3]利用权重思想拟合指数平滑和混沌预测方法,对飞机APU的排气温度(exhaust gas temperature, EGT)进行预测。董平[4]使用比例危险模型来预测APU剩余寿命。宋云雪等[5]建立混沌预测算法,对EGT进行预测。杜维仲等[6]建立基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的APU启动阶段参数辨识模型。……