摘要：将最小二乘支持向量机（least square support vector machine，LS-SVM）应用于航空发动机气路故障诊断。首先，分析了用于气路故障诊断的巡航偏差数据类别，建立用于进行机器学习的诊断模型训练集，构建基于LS-SVM的气路故障诊断模型；其次，采用模式搜索法优化LS-SVM建模，获取最优建模参数；最终，通过直接面向地空数据链（aircraft communication addressing and reporting system，ACARS）链路的报文解析组件，实时获取发动机巡航偏差数据集，远程诊断发动机气路故障。航路应用和对比实验表明：最小二乘支持向量机模型具有较高的诊断精度，适用于气路故障的远程诊断。http://www.cqvip.com//QK/91060X/200705/24526169.html

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