基于多元KELM的发动机状态在线预测模型

摘要：

针对当前飞机发动机状态预测过程中,不考虑相关变量状态变化,仅根据单变量历史时间序列对飞机发动机状态预测的问题,提出一种基于多元核极限学习机(KELM)的发动机状态在线预测模型.首先,通过多变量时间序列的相空间重构,将变量间的时间相关性转化为空间相关性;其次,通过研究KELM与核递归最小二乘法(KRLS)之间的关系,将KRLS扩展到在线稀疏KELM框架中;最后,使用近似线性依赖对样本进行稀疏化来控制网络结构的增长,最终实现多变量非平稳序列的在线预测.某型教练机的发动机飞行参数预测结果表明:满足在线预测要求的条件下,与KB-IELM、NOS-KELM、FF-OSKELM相比,模型KRLSELM将平均预测精度提高了90.61％、58.14％和25.77％,将预测稳定性提高了99.61％、75.03％和28.59％,具有更高的预测精度和稳定性;并且各方法均在多变量输入条件下获得最优的预测效果,验证了考虑多变量状态因素对单变量的在线预测具有重要意义.

关键词：核极限学习机、多变量时间序列、核自适应滤波、相空间重构、稀疏化

所属期刊栏目：47

分类号：V243;TP181(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2277-2286