计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
6期
46-49,66
,共5页
温度过热故障挖掘%支持向量机%萤火虫算法
溫度過熱故障挖掘%支持嚮量機%螢火蟲算法
온도과열고장알굴%지지향량궤%형화충산법
Temperature overheating fault mining%Support vector machine (SVM)%Firefly algorithm
航空发动机温度过热故障准确检测,可保证航空安全.航空发动机的温度变化过程是一套复杂的流体热动力演变过程,伴随着高温、高压、高能量释放,使得温度曲线呈现较强非线性.传统的温度过热故障挖掘算法为了描述上述非线性变化过程,需要运用高阶、非线性模型完成温度异常挖掘,模型过于复杂,尤其是非线性干扰导致数据分类过程存在较大困难.提出采用萤火虫优化支持向量机算法的航空发动机温度过热故障挖掘方法.通过对采集的待测发动机温度数据进行数值化和归一化操作,采用萤火虫优化支持向量机算法构建航空发动机温度过热故障挖掘模型,根据萤火虫优化算法获取航空发动机温度数据最佳分类,分辨出高于正常温度数据范围的故障数据,完成对航空发动机温度过热故障挖掘.实验结果表明,利用改进算法进行航空发动机温度过热故障挖掘,能够提高温度过热故障数据挖掘的准确性和挖掘效率.
航空髮動機溫度過熱故障準確檢測,可保證航空安全.航空髮動機的溫度變化過程是一套複雜的流體熱動力縯變過程,伴隨著高溫、高壓、高能量釋放,使得溫度麯線呈現較彊非線性.傳統的溫度過熱故障挖掘算法為瞭描述上述非線性變化過程,需要運用高階、非線性模型完成溫度異常挖掘,模型過于複雜,尤其是非線性榦擾導緻數據分類過程存在較大睏難.提齣採用螢火蟲優化支持嚮量機算法的航空髮動機溫度過熱故障挖掘方法.通過對採集的待測髮動機溫度數據進行數值化和歸一化操作,採用螢火蟲優化支持嚮量機算法構建航空髮動機溫度過熱故障挖掘模型,根據螢火蟲優化算法穫取航空髮動機溫度數據最佳分類,分辨齣高于正常溫度數據範圍的故障數據,完成對航空髮動機溫度過熱故障挖掘.實驗結果錶明,利用改進算法進行航空髮動機溫度過熱故障挖掘,能夠提高溫度過熱故障數據挖掘的準確性和挖掘效率.
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