基于XGBoost的民航飞机发动机性能参数预测模型

摘要：

为提高民航飞机发动机性能参数的预测精度,提出一种基于模糊推理和XGBoost算法的发动机性能参数预测方法;对发动机进行总体性能分析,确定油门杆位置、气压高度、总温、全重、马赫数及飞行阶段为影响发动机性能参数的主要因素;其次采用模糊推理对快速存取记录器(QAR)数据进行纵向飞行阶段划分,消除人为划分训练数据对预测精度的主观影响;最后,建立各发动机性能参数的XGBoost预测模型,并与多种预测模型进行对比实验;实验结果表明:对发动机N1、燃油流量参数的预测,XGBoost预测模型相比支持向量回归(SVM)、线性回归模型和BP神经网络,其精度更高且不需要对训练数据进行缩放.

关键词：航空发动机、模糊推理、XGBoost、QAR数据、性能参数预测

所属期刊栏目：31

分类号：V263.6(航空制造工艺)

资助基金：天津市自然科学基金21JCQNJC00710

在线出版日期：2023-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：46-52