南京航空航天大学学报

作者：张振生，蔡景，张瑞，张航源

单位：南京航空航天大学民航学院，南京 211106；,南京航空航天大学民航学院，南京 211106；,南京航空航天大学民航学院，南京 211106；,南京航空航天大学民航学院，南京 211106；

关键词：航空发动机;滑油消耗率;基于密度聚类算法;多层感知器

基金：民航安全能力建设项目（2021-198）。

针对航空发动机滑油箱油量测量值易受多个参数影响导致滑油消耗率难以计算和预测的问题，提出了一种改进的滑油量数据提取规则和滑油消耗率预测方法。基于密度聚类算法（Density-based spatial clustering of applications with noise， DBSCAN）等方法对发动机数据进行了清洗，获取平稳飞行状态下滑油量数据。使用最小二乘法对滑油量进行拟合，得到了滑油消耗率，平均拟合优度达到了0.86。在此基础上，利用多层感知器（Multi-layer perception， MLP）建立了滑油消耗率与飞行状态参数之间的关系，预测结果与实际值的平均绝对百分比误差为1.15%。本文提出的方法能够满足实际工程需求，为评估航空发动机滑油系统的健康状况提供了可靠参考。

来源：2024年第4期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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