【摘 要】
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民航发动机滑油系统运行状态的好坏影响着发动机的可靠性和安全性。滑油消耗出现异常表明发动机滑油系统可能出现非正常泄漏,严重时会导致发动机空中停车,实时预测发动机滑油消耗可及时反映发动机滑油系统的健康状态,实现异常状态的提前预警,对保障发动机安全可靠运行具有重要意义。1、为了精确提取影响滑油消耗预测的特征参数,避免参数冗余,提出一种结合邻域粗糙集（Neighborhood Rough Set,NRS）
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民航发动机滑油系统运行状态的好坏影响着发动机的可靠性和安全性。滑油消耗出现异常表明发动机滑油系统可能出现非正常泄漏,严重时会导致发动机空中停车,实时预测发动机滑油消耗可及时反映发动机滑油系统的健康状态,实现异常状态的提前预警,对保障发动机安全可靠运行具有重要意义。1、为了精确提取影响滑油消耗预测的特征参数,避免参数冗余,提出一种结合邻域粗糙集（Neighborhood Rough Set,NRS）和主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）的特征参数提取算法。该算法通过邻域粗糙集构建邻域粗糙集决策表并比较不同邻域半径下属性重要度来获取高重要度飞行阶段,利用主成分分析法消除特征飞行阶段中冗余参数,得到影响滑油消耗预测的主成分特征参数。2、为实现对滑油消耗的精细化监控管理,在线预测滑油消耗等级,当滑油消耗达到中度并持续增长时,进行报警;达到重度时可返航备降对发动机进行隔离排故。为准确预测滑油消耗等级,构建基于樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA）优化的概率神经网络（Probabilistic Neural Network,PNN）模型。针对SSA算法收敛慢、求解精度低的问题,引入主控参数使种群个体进行自适应位置更新,并通过计算其折射反向解扩大算法搜索空间,避免算法陷入局部极值。经验证,改进后算法收敛速度和收敛精度优于原始SSA算法,模型预测精度得到提升达到97.22%,满足实际工程需求。3、为了准确预测滑油消耗率,对发动机滑油系统健康状态进行持续监控,本文采用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）结合混合核极限学习机（Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM）的预测模型,通过构建混合核函数代替单一核函数以适应滑油数据多维非线性样本特征,并利用WOA算法对HKELM进行超参数寻优。为了解决算法早熟收敛的问题,通过混沌反向初始化提升算法全局搜索多样性,在鲸鱼个体位置更新时引入非线性时变参数并对最优个体施加混沌优化以帮助算法跳出局部最优。经验证,改进后的混沌WOA算法收敛性能得到提升,混沌WOA-HKELM滑油消耗预测精度达到98.04%。
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