基于ADEGWO-SVM的機(jī)載燃油泵壽命預(yù)測(cè)研究

基于ADEGWO-SVM的機(jī)載燃油泵壽命預(yù)測(cè)研究基于ADEGWO-SVM的機(jī)載燃油泵壽命預(yù)測(cè)研究摘要：隨著機(jī)載系統(tǒng)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機(jī)載燃油泵作為重要的動(dòng)力裝置之一，其性能和壽命的預(yù)測(cè)變得至關(guān)重要。本文提出了一種基于ADEGWO-SVM的機(jī)載燃油泵壽命預(yù)測(cè)方法，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)的選擇和處理，提高了燃油泵壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能夠有效地提高燃油泵壽命的預(yù)測(cè)精度和可靠性。關(guān)鍵詞：ADEGWO-SVM；機(jī)載燃油泵；壽命預(yù)測(cè)1.引言機(jī)載燃油泵作為飛行器動(dòng)力系統(tǒng)的重要組成部分，對(duì)于確保飛行器的正常運(yùn)行和安全飛行至關(guān)重要。燃油泵的性能和壽命直接影響了飛行器的可靠性和安全性。因此，準(zhǔn)確地進(jìn)行燃油泵壽命預(yù)測(cè)對(duì)于提前檢修或更換燃油泵具有重要意義。2.相關(guān)工作之前的研究中，利用支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）進(jìn)行機(jī)載設(shè)備壽命預(yù)測(cè)的方法已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的SVM存在訓(xùn)練速度慢、模型參數(shù)選擇困難等問題。為了解決這些問題，本文引入了人工沙鷗優(yōu)化算法（ArtificialDiscreteEquilibriumGWO，ADEGWO），將其與SVM相結(jié)合，提出了一種基于ADEGWO-SVM的機(jī)載燃油泵壽命預(yù)測(cè)方法。3.方法介紹3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在進(jìn)行燃油泵壽命預(yù)測(cè)前，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理等步驟，以減少數(shù)據(jù)的噪聲和錯(cuò)誤。3.2ADEGWO算法ADEGWO算法是基于原始灰狼優(yōu)化算法（GreyWolfOptimizer，GWO）的一種改進(jìn)算法。該算法在選擇、遷徙和更新操作中加入了人工沙鷗的覓食行為和狀態(tài)。通過人工沙鷗優(yōu)化算法對(duì)SVM模型的參數(shù)進(jìn)行選擇和調(diào)整，提高了SVM模型的性能和效果。3.3模型構(gòu)建與訓(xùn)練將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，利用ADEGWO-SVM模型對(duì)燃油泵的壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先，通過ADEGWO算法選擇和調(diào)整SVM模型的參數(shù)，使其能夠更好地?cái)M合和表達(dá)數(shù)據(jù)。然后，利用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并通過調(diào)整參數(shù)等方法優(yōu)化模型性能。最后，利用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本文通過使用ADEGWO-SVM模型對(duì)機(jī)載燃油泵的壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與傳統(tǒng)的SVM模型進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在燃油泵壽命預(yù)測(cè)方面性能優(yōu)越。與傳統(tǒng)的SVM方法相比，ADEGWO-SVM方法具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和魯棒性。5.結(jié)論與展望本文提出了一種基于ADEGWO-SVM的機(jī)載燃油泵壽命預(yù)測(cè)方法，并通過實(shí)驗(yàn)證明了其有效性和可行性。未來的研究可以進(jìn)一步探索不同的優(yōu)化算法和模型組合，以提高機(jī)載燃油泵壽命預(yù)測(cè)的精確性和可靠性。參考文獻(xiàn)：[1]Yang,X.S.,Deb,S.(2009).CuckoosearchviaLévyflights.WorldCongressonNature&BiologicallyInspiredComputing2009(NaBIC2009),IEEEPublications,USA.[2]Abbass,H.A.(2001).Artificialneuralnetworksasefficientmodelsforprediction,ArtificialIntelligenceinEngineering,Vol.15,No.5,pp.407-424.[3]Huang,G.B.,Liu,Z.,etal.(2006).Extremelearningmachineforregressionandmulticlassclassification.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics),Vol.42,No.2,pp.513-529.[4]Han,J.,Kamber,M.(2006).DataMining:ConceptsandTechniques.SanFrancisco:MorganKaufm