基于SVM理论的航空发动机飞行数据可视化建模
2020年12期航空发动机原理
创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application 基于SVM 理论的航空发动机飞行数据可视化建模*
闫锋，吕双祺
（中国民用航空飞行学院航空工程学院，四川广汉618307）
数字化作为国家创新驱动发展战略的技术基点，已经
在我国全社会各行各业深入推广。航空发动机作为民用客
机的核心系统其结构复杂，在高温、高压、高转速的恶劣条
件下长时间工作，故障率较高，对飞行安全的影响较大。同
时发动机安装数十种传感器，运行过程中每秒钟都会产生
大量的数据。如何利用这些数据来保障航空器安全和经济
是现在和未来行业的技术发展方向。实现航空发动机运行
数据的可视化是实施航空发动机状态监控、
故障诊断以及性能预测的重要技术路径。人工智能数据挖掘算法是数据
可视化的理论基础。数据挖掘算法需要依赖于发动机运行
过程中产生的各种类型的传感器观测参数，模拟人类从实
例中学习归纳的能力，主要研究从一些观测数据中挖掘出
目前尚不能通过原理分析得到的规律，并利用这些规律去
分析客观对象，对未知数据或无法观测的新数据进行预测
和判断，并实现状态的解译和评估。航空发动机状态监控、
故障诊断和性能预测的代表性数据挖掘方法主要有基于
神经网络的故障诊断方法、基于支持向量机（SVM ）的故障
诊断方法等等[1-5]。本文采用SVM 方法。1飞行数据可视化总体实现流程该实验教学软件总体的开发流程图如图1所示。2样本数据的获取及处理获取A321-200型飞机机载ACARS 系统采集到的摘要：使用飞行数据，利用支持向量机（SVM ）理论对航空发动机排气温度基线（EGT ）进行建模，通过基于K-CV 交互检验法对模型参数进行优化，采用最优惩罚参数c 和核函数参数g 对航空发动机排气温度（EGT ）基线进行回归器训练，得到最佳性能的回归预
测模型。然后计算EGT 基线预测值，进而得到EGT 值的偏差量，并实现偏差量变化趋势的可视化。
偏差量作为航空发动机性能监视和故障诊断的主要依据，通过对偏差量以及偏差量的变化趋势分析，可以判断航空发动机的健康状况和性能趋势，对使用和维护发动机提供重要的依据。最后利用MATLAB 软件完成用户界面和航空发动机性能参数数据可视化软件的开发。
关键词：航空发动机；排气温度基线；
支持向量机；数据可视化中图分类号:V235文献标志码:A 文章编号:2095-2945(2020)12-0006-05
Abstract :Using the flight data of the airlines,this study adopts the support vector machine (SVM)theory to model the aero-en ⁃gine exhaust gas temperature (EGT)baseline,and optimizes the model parameters through the cross-checking method based on K-CV.The optimal penalty parameter c and kernel function parameter g are used to train the aero-engine exhaust gas temperature (EGT)baseline,and the regression prediction model of optimal performance is obtained.Then,the EGT baseline prediction value is calculat ⁃
ed,the deviation of EGT value is obtained,and the tendency of deviation is visualized.Deviation is the main basis for performance monitoring and fault diagnosis of aero-engines.Through the analysis of deviation and its changing tendency,the health condition and performance tendency of aero-engines can be judged,which provides the important basis for using and maintaining the engine.Fi ⁃nally,Matlab software is used to complete the development of the user interface and the data visualization software.Keywords :aero-engine;exhaust gas temperature baseline;support vector machine;data visualization *基金项目：中国民航飞行学院研究生课程建设项目(编号:XKJ2019-2)；中国民用航空飞行学院科研基金面上项目(编号:J2014-31和J2018-57)作者简介：闫锋（1981-），男，硕士，副教授，研究方向：民用航空发动机性能监控与健康管理。
图1飞行数据可视化实现流
程
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