【摘 要】
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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
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,中国民用航空总局安全技术中心航空安全研究所
【基金项目】
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“863”国家高技术研究发展计划项目(2006AA12A108);民航基金项目(E0501-MH)
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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。
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