基于PCA-TN的直升机主减速器通用热分析计算

针对当前热分析方法无法满足直升机主减速器结构复杂多变的问题,提出了一种快速获取主减速器温度场分布的通用热分析方法。以典型直升机主减速器为样本,进行了主成分分析（principal component analysis,PCA）,并结合热网络法（thermal network,TN）,分析获得3种通用热分析单元体模型。对于不同结构的主减速器,通过单元体及其衍生体的组合可以迅速且有效地建立其系统热分析模型,求解获得温度场分布。以某直升机主减速器为例,应用该方法进行了热分析,并与试验进行了对比,结果表明:该方法能高效计算主减速器的温度场分布,计算值与试验值最大误差为5.07%,满足主减速器热分析工程计算需求。      

基于小波和独立成分分析的去噪自适应算法

为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用Morlet小波来解决非正交问题;通过ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征;再通过相关性将图像和噪声分离;最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较PCA方法和FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升。     

网络化制造资源状态估计研究——基于主成分分析（PCA）和加权支持向量机（WSVM）

针对网络化制造资源配置受多因素影响，变化趋势复杂，难以用单一预测方法进行有效预测的问题，提出一种新的基于主成分分析和加权支持向量机的智能混合预测模型。模型首先使用主成分分析弱化数据序列波动性，然后借助加权支持向量机在处理小样本和模糊神经系统处理非线性模糊信息的优点，进行趋势预测。研究结果表明，所提出的模型能有效地提高状态估计方案的可行性，为网络化制造资源状态估计的在线实施提供了方便。     

主成分分析和支持向量机在无刷直流电机故障诊断中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)故障诊断问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先对故障时刻无刷直流电机三相电流进行分析,提取故障特征值;再由PCA从提取的故障特征值中选取敏感特征;最后使用SVM对特征值集合进行训练和测试,实现故障诊断与识别。该方法在6种无刷直流电机典型故障中进行了验证,故障诊断准确率高达92%,证实了该方法的有效性。     

基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法

航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点,针对数据驱动的航空发动机大修周期预测,提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上,采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素,并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空...     

弹道折合的遗传主成分方法

制导工具误差折合是导弹精度评定中的重要问题，针对传统主成分方法中主要成分选择只考虑试验弹道的问题，提出了充分考虑试验弹道与全程弹道特点的主成分确定方法，并利用遗传算法确定最佳主成分子集。仿真计算表明，与最小二乘和经典主成分方法相比，遗传主成分算法获得的全程弹道遥外差与落点偏差更接近于真实值。     

基于主成分分析法的改进型保障性评价方法

为提高武器系统的综合保障决策水平,提出了基于主成分分析法的改进型保障性评价模型。该模型在建立原始矩阵时,根据原始指标的重要程度,分别赋予相应的权重,再进行主成分分析,从而保证最终评价结果主观和客观的统一。通过实例分析,验证了所建立的保障性评价模型的合理性。     

可靠性试验评定中相关专家信息融合

专家信息的相关性会对专家信息融合的结果产生影响.提出基于主成分分析的相关专家信息融合方法.首先给出可靠性试验评定中专家信息的提取融合流程,然后采用主成分分析方法对专家信息的相关系数矩阵进行分析,接着利用分析的结果对专家信息转化成的概率分布进行融合,最后给出了一个应用实例.     

发动机故障诊断的主成分算法

 给出了两种基于主成分分析的发动机故障诊断算法,即主成分估计算法和主成分降维算法。这两种算法可以有效地解决发动机故障诊断中的两个技术难点,即减少故障方程中故障因子的个数以及克服故障方程的多重共线性的不良影响．在主成分估计算法中提出了最优主成分个数的概念,解决了主成分个数选择的难题．还以JT9D发动机故障诊断问题为例说明主成分分析算法的应用。研究结果表明,利用主成分降维方法可以将JT9D发动机的26个故障因子压缩到9个,或者将5个单元体的10个故障因子缩减到５个综合变量。所给出的两种算法可以在故障方程存在严重多重共线性而又无约束条件可供利用的情况下给出满意的故障诊断结果。     

一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

基于主元分析的微小型飞行器视觉导航

作为一种新兴的无人机,微小型飞行器(MAV)近年来广受关注。研究微小型飞行器导航技术的关键是研究视觉导航技术在微小型飞行器中的应用。针对微小型飞行器视觉导航中的运算量大而导致算法实时性差的问题,给出了一个新的计算框架。利用主元分析技术(PCA),在最小方差意义下得到了图像的简化表示。在此简化的基础上,进行了图像特征的提取。对真实图像的实验结果表明,利用主元分析处理后的图像进行导航特征的提取,其实时性优于RGB三通道求和取平均的方法。     

基于时间应力分析的机内测试系统综合降虚警技术

 虚警率高是困扰机内测试（BIT）系统得到广泛应用的主要原因。针对该问题，从机电系统所承受时间应力的角度构建了机内测试系统综合降低虚警技术的总体模型。首先采用双支持向量机（SVM）的方法将实时应力信息与机内测试诊断结果相互关联。在此基础上，提出了基于核主元模糊聚类的虚警识别方法将机电系统多源信息进行综合分析，并通过优化决策实现多级降低机内测试系统虚警的目的。最后，针对某型直升机航空地平仪的机内测试系统进行了试验验证与分析。     

基于逻辑回归的APU性能状况评估

针对飞机辅助动力装置(Auxiliary Power Unit,简称APU)性能评估研究中单参数评估不全面的问题,提出了基于逻辑回归模型的方法,融合多参数来对飞机APU性能状况进行全面评估。首先,对APU参数数据来源进行分析,选择基于实时报文数据的APU性能评估方法,并结合APU的工作原理以及实际工作情况,挑选出可以反映APU性能状态的特征参数,然后利用主成分分析法(Principal Component Analysis,简称PCA)对原始特征参数进行降维处理。其次,以APU正常性能状态历史数据和性能严重衰退状态历史数据建立逻辑回归模型。最后,根据回归模型得到APU全寿命周期的健康指数(Health Index,简称HI)并对其进行验证。结果表明,APU性能健康指数曲线能很好的反映APU各个阶段的性能变化情况,可以为后续的视情维修策略的制定提供技术参考。     

商用飞机机务维修保障能力评价方法

商用飞机机务维修保障能力的评价效率亟须提高。首先,建立商用飞机维修保障系统能力评估指标体系;然后,介绍主成分分析法的原理,并建立优化决策模型;最后,通过SPSS软件采用主成分分析法对不同维修保障方案进行评估,以保证飞机的适航完整性。结果表明:主成分分析法消除了主观因素对评价的影响,得到的评价指标可用于商用飞机维修保障能力的定量评价,评价结果可为各航空公司及维修单位提供借鉴。     

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。     

基于可靠性指标的测试系统校准周期优化

通过对测试系统校准周期的直接反应法(SRM)和威布尔(Weibull)可靠性模型法的分析、改进,以及对校准过程中误判率的分析测算,解决了测试系统检定决策的风险问题.首先介绍了测试系统可靠性指标的相关计量技术规范,然后通过对常用的校准周期确定方法的介绍与分析,进一步给出了测量可靠性观测值的可靠性概率函数描述方法,并利用主元分析法来综合评价不同测量参数的影响,修正了最佳校准周期的计算.通过对自动测试系统DMM(数字万用表)测量通道的检定,表明这些优化措施是可行的.     

水质分析数据处理系统的实现

主要介绍了如何采用Visual Basic 6.0,利用面向对象的可视化的设计方法,开发研制水质分析数据处理系统,实现数据取舍、直线相关和回归、方差分析、模糊聚类分析的计算机自动化管理.并对其设计原则和功能的实现进行了较详细的介绍,对今后类似情况的软件设计有一定的价值.