🔥 内容介绍
航空发动机气路是发动机的重要组成部分，其健康状况直接影响发动机的性能和安全性。传统的航空发动机气路故障诊断方法主要依赖于专家经验和人工分析，效率低，准确率不高。近年来，机器学习技术在航空发动机故障诊断领域得到了广泛应用，取得了较好的效果。本文提出了一种基于粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断系统。该系统利用粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的超参数，提高模型的泛化能力和诊断精度。实验结果表明，该系统能够有效地识别航空发动机气路故障，具有较高的诊断精度和鲁棒性。
1. 引言
航空发动机是现代航空器的心脏，其健康状况直接影响着航空器的安全性和可靠性。航空发动机气路是发动机的重要组成部分，其故障会导致发动机性能下降、油耗增加、甚至引发安全事故。因此，对航空发动机气路进行实时、准确的故障诊断具有重要意义。
传统的航空发动机气路故障诊断方法主要依赖于专家经验和人工分析，效率低，准确率不高。近年来，机器学习技术在航空发动机故障诊断领域得到了广泛应用，取得了较好的效果。支持向量机 (SVM)、极限学习机 (ELM) 和随机森林 (RF) 算法是常用的机器学习算法，在航空发动机故障诊断中取得了较好的效果。
然而，传统的机器学习算法的超参数对模型的性能有很大的影响。传统的参数优化方法，例如网格搜索和随机搜索，效率低，容易陷入局部最优。近年来，基于群智能算法的超参数优化方法得到了广泛应用，例如粒子群算法 (PSO)、灰狼算法 (GWO) 和改进的灰狼算法 (IGWO)。
本文提出了一种基于粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断系统。该系统利用粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的超参数，提高模型的泛化能力和诊断精度。实验结果表明，该系统能够有效地识别航空发动机气路故障，具有较高的诊断精度和鲁棒性。
2. 相关工作
近年来，机器学习技术在航空发动机故障诊断领域得到了广泛应用。支持向量机 (SVM)、极限学习机 (ELM) 和随机森林 (RF) 算法是常用的机器学习算法，在航空发动机故障诊断中取得了较好的效果。
支持向量机 (SVM) 是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其基本思想是将低维数据映射到高维空间，并在高维空间中构造最优分类超平面。极限学习机 (ELM) 是一种单隐层前馈神经网络，其特点是输入层到隐层之间的权重随机生成，隐层到输出层之间的权重通过线性回归算法求解。随机森林 (RF) 是一种集成学习算法，其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。
传统的机器学习算法的超参数对模型的性能有很大的影响。传统的参数优化方法，例如网格搜索和随机搜索，效率低，容易陷入局部最优。近年来，基于群智能算法的超参数优化方法得到了广泛应用，例如粒子群算法 (PSO)、灰狼算法 (GWO) 和改进的灰狼算法 (IGWO)。
粒子群算法 (PSO) 是一种基于鸟群觅食行为的群智能算法，其基本思想是模拟鸟群在觅食过程中相互学习和竞争的行为，以找到最优解。灰狼算法 (GWO) 是一种基于狼群捕猎行为的群智能算法，其基本思想是模拟狼群在捕猎过程中相互协作和竞争的行为，以找到最优解。改进的灰狼算法 (IGWO) 是一种改进的灰狼算法，其特点是引入了混沌搜索机制，提高了算法的全局搜索能力。
3. 基于群智能算法优化的航空发动机气路智能诊断系统
本文提出了一种基于粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断系统。该系统利用粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的超参数，提高模型的泛化能力和诊断精度。
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该软件主要实现了航空发动机气路智能诊断的测试功能，主界面包含训练数据导入模块、故障判断模型模块、故障定位模型模块、故障识别模型模块和故障诊断模块。
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1.训练数据导入模块实现航空发动机气路数据的导入，气路数据主要参数有风扇、压气机和高低压涡轮四个部件的气路数据及其故障标签；
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2.故障判断模型模块训练了航空发动机判断的模型，实现的方法有随机森林、支持向量机和极限学习机，且算法中参数可自行设置；
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3.故障定位模型模块训练了航空发动机部件故障的定位的模型，使用方法为支持向量机，可使用粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法对支持向量机的参数进行智能寻优，同样算法中参数可自行设置；
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4.故障识别模型模块训练了航空发动机部件故障类别的模型，使用方法为IGWO-KELM，实现故障定位需要大量的故障数据作为支撑，所以运行时间较长，用户需耐心等待；
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5.智能诊断窗口是实现航空发动机故障判断、定位和识别的综合诊断，利用上述保留的模型实现不同需求的故障诊断。
本文提出了一种基于粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断系统。该系统利用粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的超参数，提高模型的泛化能力和诊断精度。实验结果表明，该系统能够有效地识别航空发动机气路故障，具有较高的诊断精度和鲁棒性。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 刘元芳.航空发动机气路故障的智能诊断方法研究[J].厦门大学[2024-04-22].
[2] 陈泉杉、陈文会、任鹏.航空发动机气路故障的智能诊断方法研究[J].内燃机与配件, 2020(17):2.DOI:CNKI:SUN:NRPJ.0.2020-17-050.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类