[发明专利]基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法

权利要求书

1.一种基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法，其特征在于包括如下步骤：

1)针对直升机机上监测的各种飞行状态参数、发动机状态参数和振动特征参数，选取正常状态下的样本数据，将数据标准化，利用标准化后的样本数据，计算每个飞行状态参数、发动机状态参数与振动特征参数之间的相关性，根据设定的相关性系数下阈值，选取相关性高于下阈值的飞参发参；

2)采用基于双隐层BP神经网络观测器的方法，将选取的飞参发参数据做为神经网络输入，振动特征参数作为神经网络输出，利用样本数据对神经网络观测器进行训练；

3)将正常状态下飞参发参样本数据作为训练完成的观测器输入，得到的输出与相对应的振动特征参数进行比较，得到正常状态下振动特征参数样本的残差；

4)计算残差的均值和标准差，并根据根据k倍σ原则确定相应的残差超限阈值；

5)获取同一直升机主减速器的飞参发参实测数据，输入到训练完成的神经网络观测器中，得到振动特征参数的理论值，将其与残差超限阈值进行求和，从而得到振动特征的自适应动态阈值。

2.根据权利要求1所述的基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法，其特征在于，所述步骤1)具体实现方法为：

设X₁是直升机主减速器齿轮箱在正常状态下的飞参发参样本数据，为n×m矩阵，其中m为飞参发参个数，n为样本量；

计算X₁各列的均值μ_j和标准差σ_j，计算公式为：

根据均值μ_j和标准差σ_j将X₁标准化，计算公式为得到标准化后的正常状态飞参发参数据X₁′；

Y₁为X₁对应的振动特征参数，为n维列向量，n为样本量；计算Y₁的均值μ_y和标准差σ_y，计算公式为：根据均值μ_y和标准差σ_y将Y₁标准化，计算公式为得到标准化后的正常状态振动特征参数数据Y₁′；

计算X₁′中每一列向量与Y₁′之间的相关性，计算公式为

设定相关性系数阈值α，从正常状态下的飞参发参样本X₁中选取满足条件|Cov(X_i,Y)|＞α的飞参发参重新组成飞参发参样本矩阵X₂，为n×t矩阵，其中t为满足相关性条件的飞参发参个数，n为样本量。

3.根据权利要求1所述的基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法，其特征在于，所述步骤2)具体实现方法如下：采用双隐含层BP神经网络构建观测器，将步骤1)中筛选之后的飞参发参作为神经网络的输入，振动特征作为神经网络的输出，隐含层节点个数公式为其中t为神经网络输入节点的个数，即为筛选出的飞参发参个数；l为神经网络输出节点的个数，即为振动特征的个数；n₁、n₂分别为第一隐含层和第二隐含层的节点个数；利用步骤1)中得到的飞参发参样本X₂和振动特征样本Y₁对神经网络进行训练。

4.根据权利要求1所述的基于观测器的直升机主减速器振动特征阈值设置方法，其特征在于，所述步骤3)具体如下：利用训练完成的双隐含层BP神经网络，将步骤1)中得到的飞参发参样本X₂作为网络输入，得到振动特征的神经网络输出值，记为Y₂，为n维列向量，将振动特征的网络输出值Y₂和振动特征的实际值Y₁做差值，得到正常状态下振动特征的残差样本向量Δ＝Y₁-Y₂。