针对航空发动机维修等级之间界限模糊、决策准确度较低的问题,提出一种基于大间隔近邻(LMNN)算法和K近邻算法的发动机维修等级决策方法.首先以发动机历史维修数据为基础,通过大间隔近邻算法获取变换矩阵;再利用变换矩阵将发动机监测数据映射到最优的特征空间;最后采用K近邻算法以优化后的数据为训练样本建立决策模型,对发动机下发时的状态进行评估确定其维修等级.采用某型航空发动机的状态参数和维修等级数据验证了该方法的有效性,其决策准确度高于常用的支持向量机模型和神经网络模型.
大间隔近邻 变换矩阵 K近邻 维修等级决策