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Application of multi-outputs LSSVR by PSO to the aero-engine model

Journal of Systems Engineering and Electronics 2009年第5期20卷 1153-1158页

作者： Lu Feng Huang Jinquan Qiu Xiaojie Coll. of Energy and Power Engineering Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics Nanjing 210016 P. R. China

Considering the modeling errors of on-board self-tuning model in the fault diagnosis of aero-engine, a new mechanism for compensating the model outputs is proposed. A discrete series predictor based on multi-outputs least square support vector regression （LSSVR） is applied to the compensation of on-board self-tuning model of aero-engine, and particle swarm optimization （PSO） is used to the kernels selection of multi-outputs LSSVR. The method need not reconstruct the model of aero-engine because of the differences in the individuals of the same type engines and engine degradation after use. The concrete steps for the application of the method are given, and the simulation results show the effectiveness of the algorithm.

关键词： aero-engine on-board self-tuning model multi-outputs least square support vector regression particle swarm optimization.

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