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基于灰色和LSSVM的航空发动机状态预测
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作者:
崔建国
高波
蒋丽英
于明月
郑蔚
来源:
计算机工程与设计
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
状态预测
航空发动机
最小二乘支持向量机
排气温度
主燃油泵
灰色模型
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描述:
为克服单一模型预测精度较低这一缺陷,提出一种基于灰色模型(grey model,GM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的组合预测方法。通过灰色累加对原始数据序列进行处理,建立灰色预测模型,利用灰色预测模型的预测结果作为输入,原始数据作为输出,训练构建LSSVM预测模型进行预测。选取航空发动机主燃油泵作为具体研究对象,采集排气温度作为其状态预测参数进行状态预测。研究结果表明,相比单一预测模型,灰色最小二乘支持向量机预测精度更高,为航空发动机状态预测提供了一种有效的解决途径。