[发明专利]一种直升机关重件磨损率预测方法在审
| 申请号: | 201711256544.4 | 申请日: | 2017-12-03 |
| 公开(公告)号: | CN108108834A | 公开(公告)日: | 2018-06-01 |
| 发明(设计)人: | 刘松宇;沈亚斌;辛冀 | 申请(专利权)人: | 中国直升机设计研究所 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06F17/50;G06F17/18 |
| 代理公司: | 北京航信高科知识产权代理事务所(普通合伙) 11526 | 代理人: | 高原 |
| 地址: | 333001 *** | 国省代码: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 磨损率 重件 直升机 自变量 回归方程 影响因素 磨损量 因变量 磨损 预测 集合 正交试验设计 偏最小二乘 交互效应 模型分析 维修保障 效果检验 高效率 换算 工作量 样本 直观 采集 分析 | ||
1.一种直升机关重件磨损率预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、确定直升机关重件磨损影响因素,设计多因素多水平的正交试验方案,采集磨损量数据;
步骤二、处理正交试验数据,将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率;
步骤三、用磨损影响因素的主效应、二次效应、交互效应组成自变量集合,与因变量集合形成样本数据表,并对其进行相关性分析;
步骤四、从样本数据表的自变量集合和因变量集合中提取成分;
步骤五、利用偏最小二乘提取首个成分,然后通过原始变量对成分进行回归;若提取一次成分之后建立的回归方程达到了预定的精确度,算法结束;否则,根据数据表被首个成分诠释说明后的残余信息提取第二次成分;以此类推,直到回归方程达到所述预定的精确度,算法终止;
步骤六、对根据成分建立的回归方程进行还原转化,转变为原始数据表中原始自变量和因变量之间的回归方程;
步骤七、模型分析与效果检验。
2.根据权利要求1所述的直升机关重件磨损率预测方法,其特征在于,所述成分是指将各原始变量的线性组合作为新的综合变量。
3.根据权利要求2所述的直升机关重件磨损率预测方法,其特征在于,所述新的综合变量要保证最大程度地涵盖各自所属数据表的变异信息,同时要有最大的相关程度。
4.根据权利要求1所述的直升机关重件磨损率预测方法,其特征在于,所述步骤七中,模型分析步骤包括:
试验测量值与模型预测值的比较及成分提取正确性检验;
鉴定自变量集合X与因变量集合Y是否强烈相关;
分别测算所有自变量x
模型效果检验步骤包括:
采集预定数量组的不同组合参数下的新试验测量数据,用于模型的效果检验,再根据建立好的回归预测模型,分别计算所述预定数量组的不同组合参数下的预测值,与试验实际测量值比较。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理





