為了提高航空發(fā)動(dòng)機(jī)推力衰減的短期預(yù)測精度，提出了基于ARIMA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型。闡述了ARIMA-BP組合模型的預(yù)測步驟，建立了發(fā)動(dòng)機(jī)推力衰減的預(yù)測模型。利用ARIMA模型預(yù)測推力整體變化趨勢，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測非線性剩余變化量，進(jìn)而完成對發(fā)動(dòng)機(jī)推力的預(yù)測分析。并與ARIMA模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果表明：組合模型短期預(yù)測精度較高，為確保發(fā)動(dòng)機(jī)試車安全提供可靠的方法，具有一定的工程應(yīng)用意義。

　　在航空發(fā)動(dòng)機(jī)研制中，都會(huì)按要求開展可靠性累積試車、全壽命試車等試驗(yàn)。這些試驗(yàn)一般長達(dá)幾百小時(shí)。在試車過程中，因雜質(zhì)和污垢、葉頂間隙增大、旋轉(zhuǎn)部件長時(shí)間工作在高溫高壓惡劣的環(huán)境中以及葉片表面粗糙度增加等原因?qū)е虏考阅芩ネ?，從而引起發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰減，主要表現(xiàn)為發(fā)動(dòng)機(jī)推力下降和耗油率增加。在不采取任何維修措施的情況下，發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰退程度會(huì)進(jìn)一步加重，甚至產(chǎn)生更為嚴(yán)重的后果。為保證發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)安全，可根據(jù)已有的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對發(fā)動(dòng)機(jī)的技術(shù)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測分析，進(jìn)一步降低風(fēng)險(xiǎn)。

　　針對發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測，目前比較成熟的方法是線性回歸、時(shí)間序列預(yù)測等傳統(tǒng)解析方法以及近年來出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等人工智能算法。傳統(tǒng)預(yù)測方法理論成熟，能夠給出預(yù)測公式，計(jì)算速度快，適合做線性問題的短期預(yù)報(bào)，但對非線性問題存在局限性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于非線性預(yù)測獲得了較成功的應(yīng)用，對非線性問題具有較好的預(yù)測，但發(fā)動(dòng)機(jī)訓(xùn)練樣本數(shù)量一般較少，數(shù)據(jù)非線性程度高，單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度不高，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在一些不可避免的缺陷（如容易陷入局部最小、過擬合等） 。通過可知，發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰減預(yù)測技術(shù)的研究，大都以發(fā)動(dòng)機(jī)推力、排氣溫度或者反映發(fā)動(dòng)機(jī)性能的綜合指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測。

　　考慮到推力是直接反映發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰退的最直接參數(shù)，本文以發(fā)動(dòng)機(jī)推力作為性能狀態(tài)衰減分析的預(yù)測參數(shù)，以某航空發(fā)動(dòng)機(jī)累積試車試驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本，針對發(fā)動(dòng)機(jī)試車數(shù)據(jù)特點(diǎn)，發(fā)動(dòng)機(jī)推力衰減過程存在線性趨勢變化成分和非線性剩余量兩種成分，結(jié)合兩種算法的不同特點(diǎn)，建立ARIMA-BP組合分析模型，以此來預(yù)測發(fā)動(dòng)機(jī)推力變化趨勢。同時(shí)將預(yù)測結(jié)果與ARIMA模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明，組合模型的預(yù)測精度有所提高，對發(fā)動(dòng)機(jī)試車安全具有一定的參考意義。