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- 基于改进EMD的排气温度裕度预测
- 作者： 戴邵武 陈强强 丁宇 来源： 兵器装备工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机 排气温度裕度 预测 经验模态分解 回归
- 描述： 排气温度裕度（Exhaust gas temperature margin，EGTM）是表征发动机运行状态的重要性能参数之一，通过对连续多个飞行架次的EGTM进行预测分析，能够有效预测发动机的工作性能，从而为后续预防性维护提供理论依据。针对EGTM数据的非线性、非平稳特征，提出了基于改进经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）与支持向量回归（Support vector regression，SVR）相结合的预测方法。首先通过改进的EMD方法对EGTM数据进行分解以降低时间序列的复杂程度；其次根据EMD得到的各本征模态函数及趋势序列，构建基于支持向量机的预测模型；最后将所得的各分量的预测结果综合以得到EGTM的预测结果。以某航空发动机EGTM数据验证来所提方法的有效性，结果表明，相比于传统的预测方法，RMSE与MAE降低至2.024、1.603，有效提高了回归精度。