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一种基于SVR的飞机巡航段油耗预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对飞机巡航段燃油消耗量预测问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR:Support Vector Regression)的预测建模方法,并应用Grid-Search参数寻优法优化模型参数,基于真实QAR数据建立SVR预测模型,并从平方相关系数和平均绝对百分误差两个不同指标与BP神经网络模型的预测结果进行比较,比较结果表明:SVR预测模型的预测结果精度高。 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(5):438-451
Requirements for the service performance of aeronautic microelectronic components are increasingly strict. However, sever issues, that the acquisition of the service performance such as micro-mechanical properties is destructive, limit the subsequent application of the tested components. Addressing this issue, this paper proposes a nondestructive acquisition method of the micro-mechanical properties of the accelerometer micro-components, based on analyzing surface traits. To select qualified components without damage, we firstly developed a quasi-static micro-tensile tester and then established a combination prediction model of mechanical properties based on micro-milled surface traits. The model works due to the thin-walled structure, which makes the machined surface traits have significant influences on the mechanical properties such as Young’s modulus, yield strength, tensile strength, and elongation at break. Surface roughness, surface structure, and surface anisotropy are extracted to comprehensively present surface traits from different aspects. For improving the practicability of the model, the principal component analysis (PCA) is adopted to reduce high-dimensional traits explanatory variable space into two dimensions, and regression analysis models are comparative established in predicting the mechanical properties. Residuals analysis and error analysis are carried out to show the prediction accuracy. The maximum prediction error is about 10.62%, but the significance levels in the t-test of the predicted Young’s modulus and yield strength are not ideal. Therefore, kernel support vector regression (SVR) is imported to improve the prediction ability of the combination prediction model. The residuals analysis result shows that SVR is effective in enhancing the prediction ability of this model. 相似文献
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基于支持向量机的发动机性能衰退指标分类和预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断 总被引:4,自引:2,他引:2
针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率. 相似文献
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应用支持向量回归机探索发动机VSV调节规律 总被引:1,自引:1,他引:0
发动机可调静子叶片(VSV)调节规律极其复杂,通过挖掘快速存取记录装置(QAR)数据对VSV调节规律进行了深入研究。首先,通过PW4077D发动机健康状态的QAR数据,建立基于粒子群优化(PSO)算法的支持向量回归机(SVR)模型,来探索VSV调节规律;然后,利用后续航班数据对PSO-SVR模型进行验证,并将验证结果与传统的PSO-BP神经网络模型进行对比;最后,应用PSO-SVR模型进行发动机故障诊断。研究结果表明:PSO-SVR模型的回归预测精度优于PSO-BP神经网络模型,能够准确反映VSV的调节规律。可将其用于发动机的状态监控和故障诊断,亦可为VSV控制系统设计提供参考。 相似文献
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向国齐 《航空精密制造技术》2016,(5):36-40
对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量回归机(SVR)的铣削力预测模型,以材料去除率和刀具寿命为优化目标,提出一种基于支持向量回归机和带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)的优化方法。结果表明,该方法能够获得满意的Pareto解集,为钛合金铣削参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值。 相似文献
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