基于支持向量机的涡扇发动机EGT回归分析.pdf

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1、第10期机械设计与制造2015年l0月MachineryDesign&Manufacture129基于支持向量机的涡扇发动机EGT回归分析付为刚,李梦,尚永锋,左渝钰(中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川广汉618307)摘要:针对直接测量排气温度(EGT),无法准确判断涡扇发动机健康状况这一问题。考虑影响EGT的主要性能参数:修f-)L扇转速、外界大气总温、飞行马赫数和飞行高度,建立了基于支持向量机(SVR)的涡扇发动机EGT回归预测分析模型。同时,编写BP神经网络EGT回归预测分析程序。以某民用航空涡扇发

2、动机为研究对象,选取300组飞行实验数据。通过实例分析研究表明,SVR在发动机EGT预测分析中具有较高的预测精度,SVR预测值较BP神经网络预测值精度略高。关键词:涡扇发动机;EGT;支持向量机;BP神经网络中图分类号:TH16;TH213.5文献标识码:A文章编号:1001—3997(2015)10—0129—03RegressionAnalysisBasedonSupportVectorMachineforTurbofanEngine’SExhaustGasTemperatureFUWei—gang,LIM

3、eng,SHANGYong-feng,ZUOYu—yu(AviationEngineeringInstitute,CivilAviationFlightUniversityofChina,SichuanGuanghan618307,China)Abstract:Thehealthc5e55,mofturbofanenginecan’tbeobtainedbythedirectmeasurementvalueofexhaustgastemperature,referredtoasEGT.EGTforturbofa

4、nengineisimpactedbythemainpe矿0rma吼ceproperties,whichinvolvesrotationspeed,outsideairtemperature,machmeterandflightheight.Then,an’EGTpredictionmodelisdevelopedbasedonthesupportvectormachine,whichcanbesimplifedasSVM.Meanwhile.eprocedureiswrittenusingeBPneuraln

5、etworks.Threehundredgroupsofflighttestdataforsometurbofanengineorechosenastheresearchobject.Afterthecasestudy,itisshownthattheresultofEGTusingsupportvectorregression(SVR)/ssuperiortOneura!network.KeyWords:TurbofanEngine;ExhaustGasTemperature;SupportVectorMac

6、hine;BPNeuralNetwork1引言法,建立了适用于全包线的发动机基线模型。文献【3俐用三次回归分析法,建立了发动机试车台基线的数学模型。同样是文献f41现代先进航空发动机的结构较为复杂,而且都是在高温、大采用基于核函数的多元非线性回归分析方法,对某公司的发动机应力等苛刻条件下工作。发动机排气温度(以下简称EGT)是实际基线方程进行了建模,建立了标准化过程中的核函数和性能参数监控工作中最常用的气动热力性能参数。通过监视和预测EGT的偏差值模型。文献悔尾气静电监测信号作为一种新的气路状能够掌握航空发动机

7、的健康状态及其性能衰退趋势。发动机即使态参数,并利用多元状态估计技术,建立航空发动机气路监控技在正常工作时,其性能参数也会随飞行条件、发动机状态以及功术的基线模型。文献噬于支持向量机几何距离建立表征发动机率提取量等而变化。对于装有防喘放气、涡轮主动叶尖间隙控制性能衰退程度的指标,并基于相空间重构理论对该指标进行多步和可调涡轮冷却空气的发动机,EGT测量参数还随这些系统的工预测。作状态而变化。因此,不可能直接用EGT测量值来判断发动机的以往研究工作,均未采用SVR对民航发动机EGT基线方程健康状况。为此应建立EG

8、T基线模型以提供上述各种使用条件进行建模分析。将针对发动机主要性能参数(修正风扇转速、外界下代表发动机正常工作的参数值。利用EGT测量值偏离对应基大气总温、飞行马赫数和飞行高度)进行EGT回归分析模型。线值的偏差量作为发动机状态监控和故障诊断的依据。面,文献[针对硬件损伤故障样本2SVR基本原理数量偏少的情况,建立了基于一元线性随机退化轨道的损伤分析含有n个训练数据样本点的矩阵A,其中

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