航空发动机温度过热故障挖掘模型仿真

航空发动机温度过热故障准确检测,可保证航空安全。航空发动机的温度变化过程是一套复杂的流体热动力演变过程,伴随着高温、高压、高能量释放,使得温度曲线呈现较强非线性。传统的温度过热故障挖掘算法为了描述上述非线性变化过程,需要运用高阶、非线性模型完成温度异常挖掘,模型过于复杂,尤其是非线性干扰导致数据分类过程存在较大困难。提出采用萤火虫优化支持向量机算法的航空发动机温度过热故障挖掘方法。通过对采集的待测发动机温度数据进行数值化和归一化操作,采用萤火虫优化支持向量机算法构建航空发动机温度过热故障挖掘模型,根据萤火虫优化算法获取航空发动机温度数据最佳分类,分辨出高于正常温度数据范围的故障数据,完成对航空发动机温度过热故障挖掘。实验结果表明,利用改进算法进行航空发动机温度过热故障挖掘,能够提高温度过热故障数据挖掘的准确性和挖掘效率。