RVM-GA智能检测技术：缩短航空发动机故障诊断时间并提高精度

本文主要探讨了航空发动机故障智能检测技术的研究，针对传统支持向量机(SVM)在训练时间和诊断精度上存在的挑战，如长时间的训练和较高的误差率。作者针对航空发动机的工作特性，选择一款具体型号，提出了一种创新的故障检测方法，即结合相关向量机(RVM)和遗传算法(GA)的优化策略。 RVM-GA方法是通过利用光谱分析技术收集发动机油耗颗粒信息，这种数据提供了深入理解发动机运行状态的重要线索。遗传算法作为一种优化工具，被用来改进RVM的参数选择和模型构建过程，从而缩短了训练时间，同时提高了诊断的准确性。相比于传统的故障检测方法，该技术具有更好的稀疏性和检测效率，能够在短时间内提供更为精确的故障识别。 文章对比了新提出的RVM-GA方法与已有的诊断技术，如rr-kelm、小偏差方程法、优化的LDB算法和FA优化的RBF神经网络，结果显示，RVM-GA在保持高精度的同时，显著减少了训练时间，这对于航空发动机维护和飞行安全具有实际应用价值。 这项研究不仅对提高航空发动机的健康监测能力有重要意义，还展示了将机器学习和优化算法应用于复杂系统故障诊断的潜力，对于未来航空工业的智能化运维和预防性维护策略的形成具有推动作用。此外，它也强调了跨学科合作的重要性，即电子设计工程与机械动力工程领域的结合，以解决实际工业问题。郝立华博士的研究工作为航空发动机故障预测与诊断领域带来了新的突破和创新。