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综合馆
小型多旋翼无人机发动机气路故障残差参数偏差值挖掘
  • 摘要

    随着发动机工作性能的不断提高,获取的数据信号种类和数量也随之增加,为判断发动机故障增加了较大的难度。提出基于改进支持向量机数据挖掘算法完成对发动机气路故障偏差值进行挖掘和分析。首先将发动机工作状态实时监测系统收集的数据信息输入到支持向量机训练集中,计算发动机气路参数偏差值并输出;然后将输出的数据作为初始样本进行分析后,判断此数据里包括的发动机故障信息属性,以此为基础,采用指数平滑算法对不属于异常点的突变数据进行平滑处理,输出结果即为小型多旋翼无人机发动机气路故障残差参数偏差值,完成气路故障残差参数偏差值的挖掘。实验证明利用改进后的支持向量机数据挖掘算法,可以准确地计算发动机偏差值数据,更加精确地反映发动机的气路故障,为后期数据平滑处理提供了数据支持。

  • 作者

    刘翠芳  冯学晓  Liu Cuifang  Feng Xuexiao 

  • 作者单位

    郑州工业应用技术学院现代教育技术中心,郑州,451100

  • 刊期

    2016年10期 ISTIC PKU

  • 关键词

    无人机发动机  改进支持向量机  数据平滑  数据挖掘  UAV engine  improved support vector machine  data smoothing  data mining 

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54.90.204.233