基于改进蚁群算法和Mann-Kendall法的涡桨发动机性能预测
Performance prediction of turboprop engine based on improved ant colony algorithm and Mann-Kendall method作者机构：中国人民解放军95580部队贵阳550031
出 版 物：《航空动力学报》 (Journal of Aerospace Power)
年 卷 期：2022年第37卷第6期
页 面：1306-1313页
核心收录：
学科分类：082502[工学-航空宇航推进理论与工程] 08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术]
主 题：涡桨发动机 工作状态 性能预测 改进蚁群算法 Mann-Kendall法
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。
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