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基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

崔建国 徐舲宇 于明月 蒋丽英 王景霖 林泽力

崔建国, 徐舲宇, 于明月, 等 . 基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(8): 1501-1508. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0610
引用本文: 崔建国, 徐舲宇, 于明月, 等 . 基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(8): 1501-1508. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0610
CUI Jianguo, XU Lingyu, YU Mingyue, et al. Health state prediction technique for aircraft wing based on MEMD and ELM[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(8): 1501-1508. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0610(in Chinese)
Citation: CUI Jianguo, XU Lingyu, YU Mingyue, et al. Health state prediction technique for aircraft wing based on MEMD and ELM[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(8): 1501-1508. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0610(in Chinese)

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0610
基金项目: 

国防基础科研项目 Z052012B002

航空科学基金 20163354004

航空科学基金 20153354005

辽宁省自然科学基金 2014024003

详细信息
    作者简介:

    崔建国   男, 博士, 教授。主要研究方向:飞行器健康诊断与预测及综合健康管理, 智能信息获取、处理与识别, 飞行器状态监测与智能控制, 系统仿真与应用

    徐舲宇  女,硕士研究生。主要研究方向:飞行器健康诊断与预测及综合健康管理

    通讯作者:

    崔建国, E-mail: gordon_cjg@163.com

  • 中图分类号: V258+.3

Health state prediction technique for aircraft wing based on MEMD and ELM

Funds: 

National Defense Basic Research Program Z052012B002

Aeronautical Science Foundation of China 20163354004

Aeronautical Science Foundation of China 20153354005

Natural Science Foundation of Liaoning Province of China 2014024003

More Information
  • 摘要:

    复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。

     

  • 图 1  SLFN结构图

    Figure 1.  Structure chart of SLFN

    图 2  结构损伤预测方案

    Figure 2.  Prediction scheme of structural damage

    图 3  疲劳加载试验

    Figure 3.  Test of fatigue loading

    图 4  机翼盒段梁上冲击损伤位置及传感器布置

    Figure 4.  Impact damage location and sensor placement on beam of aircraft wing box section

    图 5  第42万次疲劳循环加载后传感器1数据MEMD分解

    Figure 5.  Decomposition of data from Sensor 1 with MEMD after 420 000 times of cyclic fatigue loading

    图 6  4个传感器对应能量熵特征趋势分析

    Figure 6.  Energy entropy feature trend analysis corresponding to four sensors

    图 7  能量熵特征融合结果

    Figure 7.  Results of energy entropy feature fusion

    图 8  基于融合能量熵的机翼盒段健康状态预测

    Figure 8.  Health state prediction of aircraft wing box section based on fused energy entropy

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-07-19
  • 录用日期:  2016-10-21
  • 刊出日期:  2017-08-20

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