%0 Journal Article
%T 基于LS-SVM的航空发动机气路参数趋势在线预测
%A 王旭辉
%A 黄圣国
%A 曹力
%A 施鼎豪
%A 舒平
%J 吉林大学学报(工学版)
%P 239-244
%D 2008
%X 将最小二乘向量机（LS-SVM）应用于航空发动机气路参数趋势在线预测。首先，分析了PATS系统所接收的空地数据链（ACARS）报文的特点，构建用于实时存储和解析的发动机报文并行处理系统，获取在线模型的训练样本；其次，针对实时样本，利用最终误差预报准则（FPE）确定嵌入维数，采用直接搜索法优化LS-SVM建模参数，建立了基于LS-SVM的气路参数预测模型。与航路飞机建立ACARS链接，获取发动机实时气路数据，预测气路参数变化趋势。与已有神经网络预测模型相比，具有更高的一步预测和多步预测精度。该方法解决了发动机预诊断中的数据趋势预测问题。
%K 航空航天推进系统
%K 航空发动机
%K 在线预测
%K 支持向量机
%K 气路参数
%K 航空航天推进系统
%K 航空发动机
%K 在线预测
%K 支持向量机
%K 气路参数
%U http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/Y2008/V38/I01/239