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1、第11卷第4期空军工程大学学报(自然科学版)Vol.11No.42010年8月JOURNALOFAIRFORCEENGINEERINGUNIVERSITY(NATURALSCIENCEEDITION)Aug.20103基于支持向量机的机载产品延长日历寿命方法1222李郑琦,何宇廷,邵青,魏鹏(1.中国飞行试验研究院,陕西西安710089;2.空军工程大学工程学院,陕西西安710038)摘要:针对现有的外场数据统计法在确定飞机机载产品寿命指标上的局限性,建立了机载产品使用影响因素体系,利用某型机载产品在不同典型使用环境下的故障率数据,建立支持向量机回归分析模型,通过机器学
2、习掌握已知机载产品使用影响因素向量和故障率数据的相互关系,根据已知的产品故障率数据对未知寿命进行预测。利用8个单位的产品故障率来预测另一单位的产品故障率,并给出了算例分析。计算结果与实际情况相吻合,表明该方法具有一定的应用价值。关键词:机载产品;日历寿命;延寿;支持向量机;回归分析模型DOI:1013969/j1issn11009-3516120101041002中图分类号:V241101文献标识码:A文章编号:1009-3516(2010)04-0006-05机载产品作为飞机的重要组成部分,其寿命指标直接关系到飞机的使用效率。机载产品使用寿命的指[1]标分为以日历持续
3、时间表示的日历寿命和以工作小时数或次数表示的工作寿命。工作寿命是建立在出[2]厂试验基础上的,相对合理;而机载产品日历寿命指标普遍偏短,存在产品寿命与主机寿命不匹配、日历寿命与工作寿命不匹配、翻修间隔过短等突出的问题,影响了机群的完好率,增加了飞机的保障费用。目前,国内在机载产品定、延寿研究中常用试验研究法、领先使用法、外场数据统计法、相似产品法等,并取得了一[3-5][5]定的研究成果。外场数据统计法由于未综合考虑产品使用影响因素的差异,所定日历寿命指标只对取样单位的产品适用,对其他单位的产品则不能完全适用。同时新装备某种机型的单位,可能由于种种原因而无充分的飞行数据
4、或产品故障数据可用,从而无法直接通过外场数据统计法来合理确定或延长其日历寿命指标。因此,如果利用其它单位所提供的相同机型的飞行使用及产品故障数据,找出不同单位机载产品使用影响因素之间的关系,便可利用已知的故障数据来预测未知,从而弥补外场数据统计法的局限性。本文通过建立机载产品使用影响因素体系以及建立支持向量机回归分析模型解决上述问题。1机载产品使用影响因素体系的建立[6]不同的使用环境、使用方式、维护水平对机载产品性能衰退的影响机理和程度有显著的差异。这些随机性因素构成多层次、多类别的体系结构。机载产品使用影响因素体系见图1。3收稿日期:2010-04-05基金项目:国
5、防预研基金资助项目(513270501)作者简介:李郑琦(1964-),男,山西翼城人,高级工程师,主要从事飞行安全与寿命研究;E-mail:hyt666@tom.com何宇廷(1966-),男,四川阆中人,教授,博士生导师,主要从事飞机结构可靠性与寿命研究.第4期李郑琦等:基于支持向量机的机载产品延长日历寿命方法7图1机载产品使用影响因素体系Fig.1Influencingfactorssystemofairborneproducts2支持向量机回归算法模型[7-9]支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是机器学习领域发展产生的新工具,它可以通
6、过对已知数据的学习,找到数据内在的相互依赖关系,从而对未知数据进行预测或对其性质进行判断。鉴于支持向量机的诸多优良特性,本文将其应用于机载产品的延长日历寿命决策之中。211SVM回归模型的建立nn给定训练样本集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xn,yn)}∈(X×Y),xi∈R,yi∈R。假定训练集是按X×Y上的某个概率分布P(x,y)选取的独立同分布的样本点,同时给定损失函数c(x,y,f),回归问题就是寻找一个函数使得期望风险R(f)=∫c(x,y,f)dP(x,y)达到最小。下面在线性函数集合f(x,α)=(ω·x)+b中估计回归函数,把回归估计的问题
7、定义对线性ε不敏感损失函数(ε≥0)进行风险最小化的问题。n1对于训练样本集T,设Remp(ω,b)=∑
8、yi-(ω·x)-b
9、ε,那么在约束式(1)条件下,使经验风险Rempni=13(ω,b)最小化等价于:寻找ω,b,使得由松弛变量ξi,ξ定义的下述量最小化:inn33F(ξi,ξi)=∑ξi+∑ξii=1i=1[(ω·xi)+b]-y≤ε+ξi(1)3s.t.yi-[(ω·xi)+b]≤ε+ξi3ξ,ξi≥0,i=1,2,⋯,n对上式构造拉格朗日函数:nnn333333L(ω,ξ,ξ,α,α,C,γ,γ)=∑(ξi+ξi)-∑αi[
