文献类型：期刊文章

作　　者：焦晓璇[1] 景博[1] 李娟[1,2] 孙萌[1] 王赟[1]

Jiao Xiaoxuan;Jing Bo;Li Juan;Sun Meng;Wang Yun(College of Aeronautics Engineering,Air Force Engineering University,Xi＇an 710038,China;College of Mathematics and Statistics,Lu Dong University,Yantai 264025,China)

机构地区：[1]空军工程大学航空工程学院,西安710038 [2]鲁东大学数学与统计科学学院,烟台264025

出　　处：《仪器仪表学报》

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：8

起止页码：43-52

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对高可靠、长寿命、小样本的机载燃油泵剩余寿命预测问题,提出了一种基于自适应差分变异的狼群支持向量机（ADEGWO-SVM）组合寿命预测方法。首先,搭建了一个机载燃油泵寿命试验平台,监测其电应力载荷下的出口压力信号,应用小波包滤波的方法对原始压力信号进行降噪处理,提取压力均值信号作为燃油泵性能退化特征,接着利用自相关分析的方法进行特征相空间重构;然后利用基于ADEGWO算法结构简单和全局搜索能力的特点,优化支持向量机预测模型的参数,进而提出一种基于ADEGWO-SVM的组合寿命预测模型;最后,在不同的预测起始点,利用ADEGWO-SVM方法进行了寿命预测试验,为了进一步验证该算法的有效性,将其与粒子群支持向量机（PSO-SVM）,灰色模型（GM（1,1））等算法进行了比较,试验结果表明,该方法能够准确实现机载燃油泵的剩余寿命预测,显著提高寿命预测精度,对机载燃油泵的健康监测和寿命预测具有理论指导意义。

关 键 词：机载燃油泵  剩余寿命预测 自适应差分变异  支持向量机

分 类 号：TP277]