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摘要:
机载燃油泵的性能退化数据呈现出平稳-加速-平稳的多阶段模式.针对燃油泵性能退化数据具有非线性、非平稳的特征,提出了一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法.利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和去趋势项;分别对趋势项和去趋势项构建最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,并采用粒子群优化(PSO)算法实现LSSVM参数的自适应优化选择.将趋势项和去趋势项的预测结果进行组合以得到性能数据的预测结果.将该方法应用于机载燃油泵实验数据并进行对比分析,结果表明:所提方法能够有效地提取趋势信息,实现性能数据的预测.
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文献信息
篇名 奇异值趋势分解在燃油泵性能指数预测中的应用
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 燃油泵 奇异值分解 最小二乘支持向量机 性能退化 组合预测
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 157-160
页数 4页 分类号 TN384
字数 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000-9787(2021)02-0157-04
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研究主题发展历程
节点文献
燃油泵
奇异值分解
最小二乘支持向量机
性能退化
组合预测
研究起点
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期刊影响力
传感器与微系统
月刊
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23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
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