基于改进蚁群算法和Mann-Kendall法的涡桨发动机性能预测

摘要：

针对涡桨发动机复杂、非线性的工作环境,利用层次分析(AHP)法提取发动机工作状态特征参数,考虑各特征参数对工作状态识别的影响,以特征参数加权的改进蚁群算法为基础,进行发动机同一工作状态识别、聚类,并采用Mann-Kendall法开展发动机性能预测分析.利用多台涡桨发动机性能参数飞参数据进行验证,结果表明:该方法能准确识别发动机起飞、额定工作状态,巡航以下工作状态识别准确率达84％以上;此外,发动机性能预测效率提升了近50％,而预测错误率小于10％,可以满足航空兵部队维修保障工作的实际需要.

关键词：涡桨发动机、工作状态、性能预测、改进蚁群算法、Mann-Kendall法

所属期刊栏目：37

分类号：V235.12(航空发动机（推进系统）)

在线出版日期：2022-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1306-1313