航空发动机
航空髮動機
항공발동궤
AERO ENGINE
2014年
4期
51-55
,共5页
支持向量机%性能衰退%性能指标%性能预测%航空发动机
支持嚮量機%性能衰退%性能指標%性能預測%航空髮動機
지지향량궤%성능쇠퇴%성능지표%성능예측%항공발동궤
SVM%performance deterioration%performance index%performance forecasting%aeroengine
针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标.利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较.结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测.
針對航空髮動機性能衰退狀態的趨勢預測問題,基于非線性支持嚮量機迴歸建立瞭髮動機性能衰退指標的預測模型,給齣瞭反映其性能衰退的綜閤指標.利用該模型對髮動機的性能衰退指標進行瞭預測分析,併與神經網絡模型預測結果進行瞭比較.結果錶明:支持嚮量機迴歸預測模型能更準確地對髮動機的未來狀況進行預測.
침대항공발동궤성능쇠퇴상태적추세예측문제,기우비선성지지향량궤회귀건립료발동궤성능쇠퇴지표적예측모형,급출료반영기성능쇠퇴적종합지표.이용해모형대발동궤적성능쇠퇴지표진행료예측분석,병여신경망락모형예측결과진행료비교.결과표명:지지향량궤회귀예측모형능경준학지대발동궤적미래상황진행예측.
