基于邻域粗糙集和灰狼算法优化Elman的民航发动机滑油量预测

瞿红春; 高鹏宇; 朱伟华; 许旺山; 郭龙飞

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基于邻域粗糙集和灰狼算法优化Elman的民航发动机滑油量预测

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实时预测民航发动机滑油量对保障飞行安全具有重要意义.针对滑油量受发动机多个工作状态的多个参数影响,具有影响参数多,提取方法不确定等问题,提出了一种基于邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)和灰狼优化(grey wolf op-timizer,GWO)-Elman相结合的方法预测滑油量.首先通过邻域粗糙集提取对滑油量重要度高的发动机工作阶段,将提取后的工作阶段有关参数作为特征向量输入到灰狼优化-Elman的网络模型中,灰狼算法通过计算和比较个体的适应度来优化El-man网络中的权值和阈值,保证Elman网络中的权值和阈值达到全局最优.预测结果表明,精度达到98.44％,满足工程应用的精度要求.研究结果为及时监测民航发动机滑油系统的健康状况提供理论依据.

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来源
《科学技术与工程》 |2021年第14期|6069-6074|共6页
作者
瞿红春; 高鹏宇; 朱伟华; 许旺山; 郭龙飞;
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作者单位

中国民航大学航空工程学院天津300300;

中国民航大学航空工程学院天津300300;

中国民航大学航空工程学院天津300300;

中国民航大学航空工程学院天津300300;

中国民航大学航空工程学院天津300300;

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正文语种 chi
中图分类润滑系统;
关键词
滑油量预测; 特征参数提取方法; 灰狼优化; Elman神经网络;

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