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作者：苗慧慧;马佳丽;曹桂松;李爱;曹玮;何超;陈果;
单位：中国航发商用航空发动机有限责任公司;南京航空航天大学民航学院;南京林业大学汽车与交通工程学院;南京航空航天大学通用航空与飞行学院;
摘要：通过对航空发动机的磨损趋势进行预测，能够有效地对航空发动机磨损状态进行监测。在反映发动机磨损状态的有效观测数据中，油液分析数据能够间接反映航空发动机整体磨损趋势。因此，通过建立基于油样分析数据的趋势预测模型，从而实现发动机的磨损趋势预测。但是，目前应用于航空发动机趋势预测的模型中主要以单一预测模型为主，组合预测模型也仅是一般的线性组合，预测效果不佳。为此提出了一种基于支持向量机的非线性变权重组合预测模型，通过粒子群算法实现参数优化，油样分析数据则通过全寿命滑油系统轴承疲劳试验，间隔固定时间收集滑油样品进行性能分析得到。对其中的光谱分析数据进行组合预测分析，通过对比组合预测结果与单一预测模型的预测结果，预测精度均超过单一预测模型的预测精度，充分验证了所提组合预测模型的优越性和有效性。
关键词：趋势预测;;最小二乘支持向量机;;航空发动机;;粒子群优化算法
基金资助：国家科技重大专项资助项目（J2019-IV-004-0071）
