基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

基于支持向量机的航空发动机辨识模型

针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。      

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

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.     

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

基于Boosting-SVM算法的航空发动机故障诊断

提出了一种利用支持向量机(SVM)作为弱基分类器、Boosting算法进行加权融合的航空发动机故障诊断算法.该算法具有支持向量机的强分类能力,又具有Boosting算法适合不均衡数据集的特点.为验证算法的有效性,采用外场实测的滑油光谱分析数据针对传动系统的轴承、减速齿轮和滑油系统3类故障进行了验证.为去除实测数据之间的冗余、降低特征维数,提高算法执行效率,采用主元分析(PCA)和粗糙集理论(RST)进行故障特征压缩和提取.利用实测数据构造了Boosting支持向量机分类器.最后,实验结果表明Boosting-SVM算法可以显著提高SVM分类器的推广性能.针对实测数据,3种故障平均识别准确率由79.4%提高到了85.7%.     

基于小波变换和AR-GM(1.1)的发动机状态监控

一般情况下,润滑油对发动机起着非常重要的作用,它直接关系着发动机能否安全可靠工作以及工作性能的优劣。由于润滑油中带有大量的发动机磨损情况的有用信息,需要对润滑油进行油液监控分析,从而可以得到发动机的磨损情况,可提前发现发动机的潜在故障,做到预防性维修。本文提出一种基于小波变换和AR-GM(1.1)方法对滑油金属含量时间序列值的变化情况进行预测。通过与GM(1.1)预测方法相比较,该方法具有很好的预测效果。     

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。     

基于免疫粒子群算法的滑油屑末支持向量机预测模型设计

将人工免疫理论的克隆选择算法中的抗体克隆、变异和抑制策略引入粒子群优化算法中,提出了一种基于克隆选择的免疫粒子群优化算法,克服了基本粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点.针对支持向量机预测模型的参数选择影响其预测精度的问题,引入免疫粒子群优化算法设计了参数自适应优化的航空发动机滑油屑末支持向量机预测模型.仿真结果表明:与传统的交叉验证试算法相比,基于免疫粒子群优化的预测模型实现了参数的自动择优,并且提高了预测精度.      

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SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断

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.      

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...     

改进型SVM在轴向磁轴承转子位移自检测中的应用

磁轴承采用位移自检测技术能够减少磁轴承体积、降低成本和提高可靠性。提出了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的磁轴承自检测技术。介绍了轴向主动磁轴承的工作原理并推导了其悬浮力的数学模型;在混合核函数LSSVM回归原理的基础上,建立了控制线圈电流与转子位移之间的非线性预测模型,并优化了LSSVM参数,实现了无位移传感器控制。构建了轴向主动磁轴承系统自检测仿真模型,针对所提自检测方法进行了仿真研究,仿真结果表明该模型能够准确预测转子轴向位移。进一步的试验结果表明,该方法具有良好的轴向位移自检测性能,实现了轴向主动磁轴承无位移传感器下稳定悬浮运行。     

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。     

基于支持向量回归的机场旅客吞吐量预测

在分析现有机场旅客吞吐量预测方法不足的基础上,利用基于结构风险最小化原则的支持向量回归方法,建立了机场旅客吞吐量预测模型。通过实际数据的检验及与BP神经网络等方法的预测结果比较,证明应用支持向量回归方法对机场旅客吞吐量进行预测具备可行性,同时具有较高的预测精度。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于支持矢量机的旋转机械滑油金属含量预测

对滑油系统进行监控和技术诊断,可提前发现旋转机械系统的内部故障,为预测系统部件使用寿命和可靠性提供有力依据。对某大型旋转机械滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了基于支持矢量回归的时间序列预测模型,并根据该模型对该系统铜元素含量变化趋势进行了预测分析,取得了较好的效果。     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。