摘要
本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种基于数字孪生的飞机液压管路系统故障预测方法及系统。该方法包括:通过飞机数据总线获取飞行参数进行阶段识别,得到四个飞行阶段标识符;根据标识符对载荷谱进行映射处理,构建分阶段数字孪生管路模型;将多传感器数据按标识符进行权重分配,根据孪生模型提取故障特征向量;通过分阶段BP神经网络预测处理,得到故障预测结果。本申请解决了现有数字孪生模型采用固定参数无法适应全飞行包线载荷差异,导致传感器数据权重分配缺乏飞行阶段适应性,进而使故障预测算法无法准确识别不同飞行阶段的差异化故障特征。
技术关键词
系统故障预测方法
飞机液压管路
数字孪生
分阶段
标识符
故障特征提取
表面粗糙度参数
监测点
数据总线
物理
阶段专用
偏差
BP神经网络预测
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