【摘 要】
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发动机可调静子叶片(VSV)调节规律极其复杂,通过挖掘快速存取记录装置(QAR)数据对VSV调节规律进行了深入研究。首先,通过PW4077D发动机健康状态的QAR数据,建立基于粒子群优化
【机 构】
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中国民航大学航空工程学院; 中国民航大学工程技术训练中心;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(3122014D010)~~
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发动机可调静子叶片(VSV)调节规律极其复杂,通过挖掘快速存取记录装置(QAR)数据对VSV调节规律进行了深入研究。首先,通过PW4077D发动机健康状态的QAR数据,建立基于粒子群优化(PSO)算法的支持向量回归机(SVR)模型,来探索VSV调节规律;然后,利用后续航班数据对PSO-SVR模型进行验证,并将验证结果与传统的PSO-BP神经网络模型进行对比;最后,应用PSO-SVR模型进行发动机故障诊断。研究结果表明:PSOSVR模型的回归预测精度优于PSO-BP神经网络模型,能够准确反映VSV的调节规律。可将其用于发动机的状态监控和故障诊断,亦可为VSV控制系统设计提供参考。
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