基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。     

基于免疫粒子群优化的不等时间间隔发动机性能综合指数组合预测

首先利用奇异值分解滤波算法,对测量参数进行滤波处理,进而合成发动机性能综合指数。针对性能综合指数为不等时间间隔的情况,在改进灰色预测模型中引入新陈代谢思想,提出一种基于免疫粒子群优化权值的改进灰色模型与支持向量机相结合的性能指数预测方法。仿真实例表明:组合模型的预测精度明显高于改进灰色预测模型,略高于支持向量机模型;且对于大多数样本点,组合模型的预测结果变化更加平稳。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

基于支持向量机的发动机性能衰退指标分类和预测

基于支持向量机几何距离建立表征发动机性能衰退程度的指标,并基于相空间重构理论对该指标进行多步预测,表明回归支持向量机结果优于神经网络预测结果。利用主元分析、核主元分析方法对发动机性能特征量约简并提取其主元,得到核主元分析的分类效果更好。利用交叉验证的方法优化分类支持向量机和核函数中相关参数,给出发动机性能衰退指标曲线。通过建立统计量的方法分析发动机性能变化,确定性能变化关键点。所得结论对做好发动机维护保养工作,延长发动机使用寿命具有一定的指导意义。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测

提出了基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测模型。阐述了随机森林算法的基本理论和计算步骤,采用C-C法计算了延迟时间和嵌入维数,对一维时间序列进行了相空间重构,并在此基础上建立了随机森林算法的预测模型。应用发动机振动试验数据进行了振动预测,并与利用相同训练数据建立的支持向量机预测模型的预测结果进行对比。结果表明,与支持向量机模型相比,随机森林算法预测模型的预测精度更高,泛化能力更强,操作方便,且计算效率更高。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

基于支持向量回归机的发动机/直升机扭矩超前控制

主要研究涡轴发动机转速按扰动补偿控制问题,提出了一种基于迭代约简最小二乘支持向量回归机算法和模型预测机制的直升机扭矩动态超前预测模型设计方法.首先用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计了旋翼扭矩按飞行状态和操纵量估计的非参数动态反馈模型,然后设置了扭矩模型预测机制,以获得扭矩的超前动态信息.接着利用扭矩超前预测信息设计了...     

航空发动机故障的支持矢量机智能诊断

引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型，然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明，支持矢量机具有优秀的故障学习能力，采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

支持向量机在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法。该方法在利用恰当的工具或方法提取到发动机故障的特征信息之后,采用支持向量机对特征信息与故障模式进行关联,实现故障模式的分类。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,将其应用于某型发动机的故障诊断中,取得了较好的效果。该方法尤其对于新型发动机的故障诊断具有一定的参考价值。      

基于RBF网络的航空发动机单神经元解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。     

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.     

基于模糊信息熵的航空发动机性能评估和可靠性分析

以航空发动机为研究对象,利用发动机测量参数变化评估发动机综合性能。将多个测量参数通过模糊信息熵方法转化成1维参数,克服了1个参数不能全面反映发动机性能的缺点;结合性能退化可靠性理论和随机过程方法,通过分析发动机性能退化过程,运用威布尔分布建立了基于随机过程的性能退化过程中的发动机性能可靠性模型。结果表明：通过模糊信息熵方法得到的性能参数能较好地反映发动机性能状况及可靠性程度。     

嵌入维数自适应最小二乘支持向量机状态时间序列预测方法

 针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题,提出一种基于嵌入维数自适应最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重?问?以交叉验证误差为评价准则,利用粒子群优化（PSO）进化搜索LSSVM预测模型的最优超参数与嵌入维数,同时通过矩阵变换原理提高交叉验证过程的计算效率,并最终建立优化后的LSSVM预测模型。航空发动机排气温度（EGT）预测实例表明,该方法可自适应选取适用于状态时间序列预测的最优嵌入维数且预测精度高,适用于航空发动机状态时间序列预测。