基于离散小波变换和Kalman滤波的直升机主减智能状态预测

摘要：

主减速器(简称“主减”)是直升机传动系统的关键部件,它常处于高转速高负荷的恶劣环境下,对其运行状态进行预测,于直升机的安全性来说至关重要.鉴于此,提出了一种离散小波变换(DWT)、Kalman滤波以及Elman神经网络相结合的直升机主减智能状态预测系统:DWT使用“db44”母小波对振动信号进行分解提取特征向量,Kalman滤波对未来各时刻的特征向量进行预测,Elman神经网络对预测值进行故障辨识和分类.在Kalman滤波算法中,提出了一种新的预测算法,并用实验对该算法组成的系统进行验证,结果表明:该Kalman滤波算法预测效果好,更适用于对主减的特征向量进行预测；离散小波变换(DWT)、Kalman滤波以及Elman神经网络相结合组成的智能状态预测系统是可行的,它能很好地对主减的未来状态进行预测.

关键词：主减速器、离散小波变换(DWT)、Parseval定理、Kalman滤波、Elman神经网络

所属期刊栏目：31

分类号：V240.2;TH132;TP277(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：军内重点科研项目

在线出版日期：2013-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：159-164