非线性去噪提升航空发动机排气温度预测精度

本文研究关注的是非线性去噪技术在提升发动机排气温度（EGT）预测精度方面的有效性。传统的预测方法在面对发动机性能参数如EGT的复杂变化和噪声干扰时，往往难以达到理想的效果。由于发动机性能的变化趋势对于诊断发动机健康状况至关重要，准确的EGT预测可以提前预警潜在问题，有助于视情维修决策，降低维护成本。 本文作者提出了一种正则化混沌预测算法，其核心在于运用非线性去噪技术来处理实际测量数据中的噪声。在发动机性能数据预处理阶段，研究人员特别关注了观测数据中的噪声和混沌相空间重构参数，因为它们对预测精度有着显著影响。通过搜索算法，他们寻求最优的去噪参数和相空间重构参数（包括延迟时间和嵌入维变量），以最大限度地提高预测精度。 值得注意的是，以往的方法通常假设观测数据中的有用信号和噪声在频谱上有明显区别，试图设计滤波器进行分离。然而，这种方法可能忽视了系统动态和信号噪声的统计特性，导致预测效果受限。通过神经网络、支持向量理论和局部线性模型等方法的应用，本文旨在改进这些不足，以期获得更精确的EGT预测。 具体实验结果显示，当将这种非线性去噪的正则化混沌预测算法应用于一款航空发动机的实际EGT序列时，预测精度得到了显著提高，达到了令人满意的水平。这表明该方法对于实际工程问题具有实用价值，并为进一步优化发动机性能监测和故障诊断提供了新的思路和技术支持。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种有效的噪声抑制策略，结合混沌预测技术，以提高发动机排气温度预测的精度。这对于航空发动机健康管理、故障预防和维修决策具有重要的实践意义，展示了在IT领域特别是计算机工程与应用中，针对实际问题进行深入研究和创新的重要性。