基于LS—SVM的航空发动机喘振故障诊断研究
【出 处】:
【作 者】:
曹惠玲
[1] ;
罗立宵
[2] ;
曲春刚
[1] ;
豪力平
[3]
【摘 要】利用航空发动机健康状态的气路参数,建立最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LSSVM)回归模型。对航空发动机进行状态监控。根据模型监控低压压气机转速(N,)、压比(EPR)和燃油流量(阡)预测值与真实值的相对误差率来分析喘振故障,验证LS-SVM模型作为喘振故障诊断方法的可行性。结果表明,利用LS—SVM模型建立的航空发动机喘振故障模型,监控结果M、EPR和胛相对误差率分别达到9%、11%和29%,可以作为快速诊断喘振的依据。