航空发动机传感器故障诊断提升：CPSO-LSSVM算法的应用

本文主要探讨了航空发动机传感器故障诊断的问题，由于航空发动机工作环境复杂，导致传感器故障样本通常非常有限，而且这些样本往往表现出小样本量和非线性变化的特点。这使得传统的基于大量样本的传统故障诊断方法在准确性上存在挑战。针对这一问题，作者提出了一个创新的故障诊断策略——混沌粒子群算法(CPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)的结合应用（CPSO-LSSVM）。 首先，论文介绍了在航空发动机传感器的信号处理中，将原始信号输入到最小二乘支持向量机(LSSVM)中，这是一种强大的机器学习工具，用于寻找数据中的非线性关系并构建分类或回归模型。LSSVM通过最小化误差平方和，能够有效地处理小样本和非线性问题，提高诊断的精度。 接着，混沌粒子群算法(CPSO)被引入进来，作为一种优化算法，其灵感来源于自然界中的鸟群觅食行为。CPSO利用混沌搜索特性，能够在高维空间中寻找最优解，用于调整LSSVM的参数，如核函数类型、惩罚因子等，以进一步提升诊断模型的性能。 论文作者通过将CPSO应用于LSSVM参数优化，旨在构建出一个更精准的传感器故障诊断模型。实验部分，作者使用仿真测试来验证CPSO-LSSVM方法的效果，结果显示该方法显著提高了航空发动机传感器故障的诊断准确率，能够有效地识别和定位传感器故障，从而为飞行安全提供了有力保障。 本研究在航空发动机传感器故障诊断领域具有重要意义，它不仅解决了小样本和非线性问题，还展示了混沌粒子群算法与最小二乘支持向量机的有效融合，为实际工程中的故障诊断提供了一种新的有效策略。这对于保障飞行安全以及提高航空发动机的可靠性和维护效率具有重要价值。