基于量子粒子群和支持向量机的航空发动机性能监控研究

• 作者: 孙涛 张伟 李云溪 李冬 王岩
• 来源期刊: 计算机科学与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群算法 支持向量机 主成分分析 模型敏感性分析 性能监控
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 1535-1542
• 页数: 8页
• 分类号: TP39

摘要

以量子粒子群算法优化支持向量机中的关键参数(核函数参数σ、不敏感损失系数ε、惩罚系数C),建立最佳的航空发动机性能监控模型。推力和尾喷口排气温度作为发动机重点监控参数,以两者为基础利用主成分分析的方法建立发动机监控性能综合指标。基于发动机性能模型参数敏感性分析,得到与发动机性能最为密切的参数,作为监控模型输入。通过实例验证,本文建立模型能够很好的监控发动机性能变化,为发动机维修提供参考。