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- 基于随机森林的航空发动机工作状态识别
- 作者： 李鼎哲 彭靖波 赵泽平 王玮轩 赵彪 来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别 主成分分析 航空发动机 随机森林 属性约简 飞参数据
- 描述： 为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。
- 基于RF-SVR的燃油计量装置性能衰退检测和剩余寿命估计方法
- 作者： 来晨阳 郭迎清 于华锋 来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量回归 随机森林 健康管理 剩余使用寿命 性能衰退 发动机燃油系统
- 描述： 为了实现航空发动机燃油系统的安全状态监测和健康管理,开展了燃油系统性能衰退检测和剩余使用寿命估计方面的研究。以燃油系统燃油计量装置为例,分析了其主要的性能衰退模式,设计了基于电流-速度数据的健康指标(HIs)选取方案,并考虑环境及模型参数不确定性,进行模型不确定性仿真,基于健康数据与性能衰退数据间的马氏距离对部件性能衰退进行检测。提出了基于随机森林-支持向量回归(RFSVR)的剩余使用寿命(RUL)估计方法,利用通过RF特征选择优化的SVR模型实现部件RUL估计。最后基于某型民用涡扇发动机机械液压模型仿真数据对该方法进行了验证,结果表明:该方法的性能衰退检测虚警率及漏报率低于2%,RUL估计误差低于3%,可为航空发动机燃油系统的预测性维护提供参考。
- 基于随机森林的航空发动机工作状态识别
- 作者： 李鼎哲 彭靖波 赵泽平 王玮轩 赵彪 来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别 主成分分析 航空发动机 随机森林 属性约简 飞参数据
- 描述： 为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。