王旭辉1,黄圣国1,曹力1,施鼎豪2,舒平2
Wang Xuhui1, Huang Shengguo1, Cao Li1, Shi Dinghao2, Shu Ping2
摘要: 将最小二乘向量机(LS-SVM)应用于航空发动机气路参数趋势在线预测。首先,分析了PATS系统所接收的空地数据链(ACARS)报文的特点,构建用于实时存储和解析的发动机报文并行处理系统,获取在线模型的训练样本;其次,针对实时样本,利用最终误差预报准则(FPE)确定嵌入维数,采用直接搜索法优化LS-SVM建模参数,建立了基于LS-SVM的气路参数预测模型。与航路飞机建立ACARS链接,获取发动机实时气路数据,预测气路参数变化趋势。与已有神经网络预测模型相比,具有更高的一步预测和多步预测精度。该方法解决了发动机预诊断中的数据趋势预测问题。
中图分类号:
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