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小样本下基于偏最小二乘回归的航空发动机性能参数预测 总被引:1,自引:0,他引:1
排气温度(EGT)是反映民用航空发动机运行状态的重要性能参数之一,本文基于发动机各个性能参数存在相关性研究的基础上,针对小样本、贫信息量、多自变量影响的情况,结合偏最小二乘回归分析,提出了一种小样本条件下考虑发动机众多因素对EGT影响的发动机性能短期预测模型。作为试验验证,文中选取了某民用飞机发动机实际飞行数据对模型进行检验,并与大样本、足信息条件下建立的多元线性回归预测模型进行对比,结果表明该模型在贫信息下也可以达到很高的预测精度,为少数据条件下发动机性能参数短期预测提供了一个有效途径。 相似文献
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《西安航空技术高等专科学校学报》2016,(1)
航空发动机的健康状态是保证飞行安全的重要因素,能在早期发现发动机隐藏的故障,通过预测发动机性能参数的变化趋势来掌握发动机性能衰退情况,实现对发动机健康状态的准确判断,具有重要的意义。针对航空发动机性能参数的数据特点,提出将动态神经网络中的NARX(非线性自回归)神经网络模型运用到性能参数的预测中,并用航空发动机排气温度(EGT)的趋势预测对该方法进行了验证。验证结果表明,这种方法在性能参数预测的精度上优于BP神经网络的预测结果。 相似文献
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基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型 总被引:4,自引:3,他引:1
利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOA-GRNN),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN;IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.8506,其预测效果均优于其他对比算法;同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。 相似文献
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卷积和离散过程神经网络及其在航空发动机排气温度预测中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
针对航空发动机排气温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了卷积和离散过程神经网络(CSDPNN)模型,并将其应用于航空发动机排气温度(EGT)预测。该模型以离散样本作为直接输入,采用卷积和算法实现对时间累积效应的处理。相较于以连续函数作为输入的过程神经网络(PNN),不需要拟合离散样本得到连续函数后进行正交基展开,减少了精度损失,具有更高的预测精度。给出了卷积和离散过程神经网络模型的学习算法,并通过对Mackey-Glass混沌时间序列的预测对提出的方法进行应用说明和验证。通过航空发动机EGT预测实例,并与卷积和离散过程神经网络模型的连续函数输入过程神经网格以及传统人工神经网络(ANN)的预测结果进行了对比。结果表明,相较于连续函数输入过程神经网络以及传统人工神经网络,卷积和离散过程神经网络具有更高的预测精度,且对于EGT的预测具有较好的适应性,因而为航空发动机EGT预测提供了一种有效的方法。 相似文献
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基于多性能参数的民用航空发动机 实时性能可靠性预测 总被引:1,自引:0,他引:1
以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论,对发动机的性能可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,利用状态空间方法建立了时变性能退化模型,并通过卡尔曼滤波对性能趋势进行预测;然后考虑各性能参数之间的相关性,运用随机过程理论建立了基于多性能参数的实时性能可靠性预测模型,从而对发动机的退化时间进行实时预测;最后通过实例证明该方法是有效的,并且易于工程实现,同时,也为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础. 相似文献
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为了解决航空发动机设计初期用以预测空中停车率(IFSD)的可靠性信息不足且信息大多具有模糊性的难题,结合发动机自身的特点,利用模糊数学的方法构建空中停车率的预测模型。通过模糊综合评判法,充分利用相似机型的历史数据,将空中停车率的影响因素与评价集合相结合建立评判矩阵,并采用层次分析法(AHP)对因素权重进行赋值,对其指标做出综合评判。同时,考虑到性能参数上的相似程度对于预测的影响,加入基于实例推理技术(CBR)的相似度量,对两者权重进行合理分配得到最终的预测值。最后将模型应用到实际分析中,结果表明预测模型在早期设计阶段具有良好的实用价值。 相似文献
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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 总被引:3,自引:0,他引:3
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要参数,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. 相似文献
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针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步~10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。 相似文献
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基于组合优化相关向量机的航空发动机性能参数概率预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对航空发动机性能参数预测过程中存在的不确定因素,提出一种基于组合优化相关向量机(CORVM)的概率预测方法.首先,通过正交小波变换将性能参数序列分解为具有不同特征尺度的随机分量和趋势分量,并分别建立各分量的相关向量机(RVM)回归预测模型.然后,以留一交叉验证误差最小作为优化目标,采用量子粒子群优化(QPSO)算法实现RVM核参数和嵌入维数的自适应优化选择.最后,组合各RVM回归预测模型得到最终预测均值及方差,进而得到预测值的概率分布.通过航空发动机排气温度变化量和滑油金属含量预测实例验证了方法的有效性,实验结果表明:该方法能够有效避免传统点预测方法可能导致的不可靠结果,并具有比单一模型更高的预测精度. 相似文献
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为实现航空发动机总体性能设计方法由传统的确定性设计向不确定性概率设计转变,提出基于分布式协同响应面法思想的航空发动机多工况性能可靠性循环优化设计方法:建立了引入非确定性部件性能的航空发动机性能仿真模型,通过试验设计、非设计点性能仿真试验等步骤,构建了各典型工况下发动机推力与耗油率性能可靠度关于设计点循环参数的分布式响应面模型,并以此构建多工况性能协同响应面模型进行循环参数优化设计,最终获得循环参数非劣解集并通过随机试验进行验证。结果表明,通过多工况性能可靠性循环优化设计方法获得的循环参数非劣解集均能使发动机在多个典型工况下的总体性能同时达到不低于97.5%的高可靠度,为设计人员根据实际情况选取循环参数提供依据。 相似文献
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为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断。结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5%;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。 相似文献
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