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基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测
基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测
摘要：
随着航空工业的不断发展，对发动机状态的准确预测和实时监测变得越来越重要。本文提出了一种基于增量稀疏核极限学习机（IncrementalSparseKernelExtremeLearningMachine，IS-KELM）的发动机状态在线预测方法。通过采集发动机运行数据，将其作为训练集，利用IS-KELM算法进行模型训练。实验结果表明，该方法能够准确预测发动机的状态，并具有较好的实时性能和稳定性。
关键词：发动机状态预测；在线预测；增量稀疏核极限学习机
引言：
近年来，随着航空工业的蓬勃发展，发动机作为飞机的核心部件之一，其状态的准确预测和实时监测对于航空安全和性能优化起到至关重要的作用。传统的发动机状态预测方法通常需要大量的离线训练和离线模型更新，无法满足实时监测的要求。因此，本文提出了一种基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测方法，以提高预测的准确性和实时性。
发动机状态在线预测方法：
本文采用了增量稀疏核极限学习机（IS-KELM）作为发动机状态在线预测方法的基础。IS-KELM是一种基于核函数的学习算法，通过在线学习和增量训练的方式构建和更新模型，具有较好的性能和扩展性。
1.数据采集和预处理：
为了构建发动机状态预测模型，首先需要采集发动机运行数据，并对其进行预处理。预处理包括数据清洗、特征提取和特征归一化等步骤。数据清洗主要是去除异常值和缺失值，保证数据的质量和完整性。特征提取是提取数据中的关键特征用于模型构建，可以采用统计特征和频域特征等方法。特征归一化是将数据归一化到一定的范围内，便于模型的训练和预测。
2.IS-KELM模型训练：
IS-KELM算法是一种增量学习算法，可以通过在线学习和增量训练的方式构建和更新模型。IS-KELM的关键是稀疏核极限学习机（SKELM），它通过选择一部分最具代表性的样本来构建模型，并利用核函数对输入数据进行非线性映射。IS-KELM算法首先采用SKELM算法构建初始模型，然后通过增量学习的方式不断更新模型，进一步提高预测性能。
3.发动机状态在线预测：
当模型训练完成后，可以利用其进行发动机状态的在线预测。预测过程包括特征提取、特征归一化和模型预测三个步骤。特征提取是提取实时数据的关键特征，特征归一化是将实时数据进行归一化处理，模型预测是利用训练好的IS-KELM模型对输入数据进行预测。预测结果可以实时反馈给用户，用于发动机状态的实时监测和故障诊断。
实验结果与分析：
为了评估所提出的发动机状态在线预测方法的性能，本文采用了实际发动机的运行数据进行实验。实验结果表明，所提出的方法能够准确预测发动机的状态，并具有较好的实时性能和稳定性。与传统的发动机状态预测方法相比，所提出的方法能够在保证预测准确性的同时大大降低计算复杂度和存储需求。
结论：
本文提出了一种基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测方法。实验证明，所提出的方法能够准确预测发动机的状态，并具有较好的实时性能和稳定性。该方法可以为航空工业提供有效的发动机状态监测和故障诊断手段，对于提高飞机的安全性和性能优化具有重要意义。
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