基于粒子群算法的SVM飞机空调系统状态评估
来源：计算机测量与控制杂志2022年第11期北京时间：
作者：李义勇,时建平,张灵杰
单位：北京博维航空设施管理有限公司
摘要：飞机空调系统对飞机和旅客都起着至关重要的作用,对飞机QAR(Quick Access Recorder)空调数据的健康评价进行预测,可以保证乘客和机组的飞行舒适性、安全性,以及电子电气设备工作的稳定性,避免机械故障导致的航班延误或取消。为提高空调系统状态监控SVM模型预测的准确度,提出了一种基于粒子群算法的SVM空调状态评估方法。通过实验结果可知,使用A320飞机空调系统状态监控收集的样本数据进行预测分析,提出的方法能够有效评估空调系统状态。
关键词：空调系统，状态评估，支持向量机，粒子群算法
