[发明专利]一种基于概率统计和支持向量机的发动机参数检测方法

说明书

本发明公开了一种发动机参数检测方法，其特征在于，包括：获取飞机多个架次的若干发动机参数；获取单个架次的每一种发动机参数构成的时序数据集；通过基于概率统计模型的异常检测算法对每个时序数据集的发动机参数进行异常检测，计算出每个单个架次发动机参数的平均值、标准差和概率统计模型参数；对于每个发动机参数，通过计算出的多组平均值、标准差和概率统计模型参数构建支持向量机分类模型；计算出新架次的发动机参数的平均值和标准差，通过支持向量机模型预测相应的概率统计模型参数，概率统计模型参数通过基于概率统计模型的异常检测算法得出新架次飞机发动机的概率统计模型参数中的异常数据。本发明可有效预测飞机发动机的健康状况。

技术领域

本发明涉及属于计算机技术领域，尤其涉及军用飞行大数据机务外场自主保障信息支持系统的一种基于概率统计和支持向量机的飞机发动机参数异常检测方法。

背景技术

从上世纪90年代至今，航空装备技术飞速发展，尤其是在军事战略的调整以及航空装备作战使用样式发生变化的大环境下，飞机地面保障的要求越来越高，而保障飞机发动机在其中是最为根本的因素。军事科技的飞速发展对飞行发动机的保障以及异常检测提出了更高的要求。但是在长期的发展中，飞机发动机的保障技术总是落后于其他航天装备的技术。原有的飞机发动机保障体系在新装备条件下面临巨大的挑战，而对其保障的不到位，会大大降低军用飞机的战备完好率。

飞机发动机的异常检测缺乏量化分析，且在实际使用及维护过程中积累的经验和数据没能与设计数据很好地结合分析，造成理论与实际的脱离。飞机发动机发生异常时没有预警机制，机务外场设备维护人员对配备的飞机发动机，难以做到心中有数，预见性不足，导致飞机发动机的完好率下降。

当飞机发动机在发生异常后，机务外场维护人员也很难针对故障现象及可靠性数据、指标数据等的综合分析，进行明确的异常检测，从而很难找到最优的异常检测方法。这使得飞机发动机维修成本增大，同时故障发动机也得不到良好的维护，导致资源的浪费。

飞行发动机的异常检测是预测飞机发动机健康状态的基础，它时刻影响着军用飞机的作战效率和维修保障效率，因此其在整个部队中的作用极为重要，所以，在大力发展航空装备的同时，如何为飞机发动机提供准确的异常检测也是地面保障领域中亟待解决的技术问题。

发明内容

为了克服上述现有技术中的不足，本发明提供一种应用于机务外场自主保障信息支持系统的基于概率统计和支持向量机的飞机发动机参数异常检测方法，可有效对飞机发动机参数中的异常数据进行检测。

基于上述目的，本发明实施例提供了一种基于概率统计和支持向量机的发动机参数检测方法，包括如下步骤：

获取飞机多个架次的若干发动机参数；

获取单个架次的每一种发动机参数构成的时序数据集；

通过基于概率统计模型的异常检测算法对每个时序数据集的发动机参数进行异常检测，计算出每个单个架次发动机参数的平均值、标准差和概率统计模型参数；

对于每个发动机参数，通过计算出的多组平均值、标准差和概率统计模型参数构建支持向量机分类模型；

计算出新架次的发动机参数的平均值和标准差，通过支持向量机模型预测对应的概率统计模型参数，概率统计模型参数通过基于概率统计模型的异常检测算法得出新架次飞机发动机的概率统计模型参数中的异常数据。

根据本发明的基于概率统计和支持向量机的发动机参数检测方法的实施例，若干发动机参数包括：低压涡轮后燃气总温T4、振动值B、发动机低压转子转速N1、发动机高压转子转速N2、油门位置Alfa_PYD、低压进口叶片转角Alfa_1、高压进口叶片转角Alfa_2、喷口鱼鳞片位置Dpc、发动机进口空气总温T1、滑油进口压力Pm、占空比S1、占空比S8和APII-39二次电源接通V2。