航空发动机磨损趋势RBF变权重组合预测方法研究

航空发动机滑油中金属元素的含量受许多复杂因素的影响,单一模型预测精度相对较低,本文针对这个问题提出了RBF网络变权重组合预测模型（RBFNN-VWCF）对航空发动机零部件的磨损趋势进行研究。首先引用C-C方法确定时间序列的嵌入维数和时间延时,重构相空间确定模型的输入输出样本,然后对两种模型进行组合预测,利用k均值聚类方法确定RBF网络的中心,利用固定法确定RBF网络的宽度,采用最小二乘法确定网络的权值。结果表明,RBFNN-VWCF模型充分利用了参与组合预测的两种模型的有效信息,更客观地反映发动机零部件的磨损趋势,预测结果更为稳健、相比单一模型精度更高,具有较强的工程实用价值,为发动机下一步的维修决策提供了有力支持。