【摘 要】
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使用飞行数据,利用支持向量机(SVM)理论对航空发动机排气温度基线(EGT)进行建模,通过基于K-CV交互检验法对模型参数进行优化,采用最优惩罚参数c和核函数参数g对航空发动机排
【基金项目】
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中国民航飞行学院研究生课程建设项目(编号:XKJ2019-2),中国民用航空飞行学院科研基金面上项目(编号:J2014-31和J2018-57)
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使用飞行数据,利用支持向量机(SVM)理论对航空发动机排气温度基线(EGT)进行建模,通过基于K-CV交互检验法对模型参数进行优化,采用最优惩罚参数c和核函数参数g对航空发动机排气温度(EGT)基线进行回归器训练,得到最佳性能的回归预测模型。然后计算EGT基线预测值,进而得到EGT值的偏差量,并实现偏差量变化趋势的可视化。偏差量作为航空发动机性能监视和故障诊断的主要依据,通过对偏差量以及偏差量的变化趋势分析,可以判断航空发动机的健康状况和性能趋势,对使用和维护发动机提供重要的依据。最后利用MATLAB软件
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