基于聚类和多尺度优化的超球体核距离评估的航空发动机性能衰退

• 作者: 李冬 李本威 王永华 赵凯
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 聚类 多尺度参数优化 超球体核距离 性能衰退 改进粒子群算法
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 控制
• 页码范围: 977-983
• 分类号: V235.13
• 语种: 中文

摘要

针对发动机性能评估参数存在多重共线性且数量过多的问题,提出一种依据类间方差和距离判别的聚类方法.将相似个体化为一类,并取类中均值作为分析对象,大大减少了参数维数；在支持向量数据描述(Support Vector Data Description)算法基础上,引入超球体核距离度量,将多参数转化为单参数,解决了参数过多相互矛盾的问题.特征空间上一点与超球体中心的距离表征发动机的性能衰退程度,并给出了性能开始衰退与性能明显恶化的阀值曲线.考虑聚类后类中参数对发动机性能评估的贡献不同,提出基于改进粒子群算法优化多尺度核函数参数和惩罚因子C.仿真结果表明:考虑了多尺度参数后,发动机性能状况较单尺度参数能更好的符合实际使用情况.聚类后多尺度参数与原参数的评估结果基本一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李本威	海军航空工程学院飞行器工程系	106	498	11.0	16.0