基于GA-LSSVM和BP神经网络的柴油发动机状态预测方法

作者：谷广宇; 刘建敏; 刘会英; 陈财森

来源：青岛大学学报(工程技术版), 2019, 34(03): 27-33.

DOI：10.13306/j.1006-9798.2019.03.006

• BP神经网络
• GA-LSSVM
• 柴油发动机
• 遗传算法
• 状态预测

为提前掌握装甲车辆发动机运行状态变化,避免安全运行事故,并为装备的视情维修提供数据支撑,本文提出一种基于BP神经网络和GA-LSSVM的柴油发动机状态预测方法。采用遗传算法对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚系数C和核函数寻优,对发动机状态特征信号进行回归预测,利用BP神经网络对不同状态下的运行特征样本进行训练,构建柴油发动机状态评估模型,对发动机状态预测评估,并通过实例进行分析验证。验证结果表明,该算法所需训练样本少,预测精度高;该模型对发动机状态参数变化的预测在3步内具有较高准确性,最大平均误差为7.92%,一步预测最大误差约为1.69%,具有良好的发动机状态预测评估效果。该研究对装甲车发动机的安全运行具有重要意义。

• 单位
  中国人民解放军装甲兵工程学院