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傳統(tǒng)單一的狀態(tài)預(yù)測方法難以精確預(yù)測航空發(fā)動機狀態(tài)的缺陷，而最小二乘支持向量機（ LSSVM）具有較強的非線性預(yù)測能力和泛化能力，可以有效地對信號進行非線性預(yù)測，隱馬爾科夫模型（ HMM）有利于處理連續(xù)的動態(tài)信號，能夠精確計算出似然度概率。提出一種結(jié)合LSSVM與HMM的狀態(tài)預(yù)測方法。利用提升小波函數(shù)全閾值降噪法對采集的振動信號進行降噪，采用小波包分解提取有效的特征，選擇不同狀態(tài)下的特征量訓練多個HMM模型，并通過此模型對未知信號特征量以及LSSVM預(yù)測的特征量進行狀態(tài)監(jiān)測，從而預(yù)測出發(fā)動機未來時刻的狀態(tài)以及狀態(tài)的退化趨勢。實驗結(jié)果表明，該方法的預(yù)測準確率達到92%以上，能夠有效地預(yù)測航空發(fā)動機的狀態(tài)情況。
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