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第23卷第2期中国工程机械学报Vol.23No.2
2025年4月CHINESEJOURNALOFCONSTRUCTIONMACHINERYApr.2025
一种基于PSO_LSSVM的航空发动机磨损趋势
组合预测模型研究
1213124
苗慧慧，马佳丽，曹桂松，李爱，曹玮，何超，陈果
（1.中国航发商用航空发动机有限责任公司，上海200241；2.南京航空航天大学民航学院，江苏南京210016；3.南京林业大学
汽车与交通工程学院，江苏南京210037；4.南京航空航天大学通用航空与飞行学院，江苏溧阳213300）
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
中图分类号:TP182文献标志码:A文章编号:1672-5581（2025）02-0238-06
Combinationalforecastmethodintheaircraftengine
weartrendbasedonPSO_LSSVM
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MIAOHuihui，MAJiali，CAOGuisong，LIAi，CAOWei，Hechao，CHENGuo
（1.AECCCommercialAircraftEngineCompany，Shanghai200241，China；2.CollegeofCivilAviation，NanjingUniversity
ofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，Jiangsu，China；3.CollegeofAutomobileandTrafficEngineering，
NanjingForestryUniversity，Nanjing210037，Jiangsu，China；4.CollegeofGeneralAviationandFlight，
NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Liyang213300，Jiangsu，China）
Abstract：Bypredictingthewea
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