基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

基于免疫粒子群算法的滑油屑末支持向量机预测模型设计

将人工免疫理论的克隆选择算法中的抗体克隆、变异和抑制策略引入粒子群优化算法中,提出了一种基于克隆选择的免疫粒子群优化算法,克服了基本粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点.针对支持向量机预测模型的参数选择影响其预测精度的问题,引入免疫粒子群优化算法设计了参数自适应优化的航空发动机滑油屑末支持向量机预测模型.仿真结果表明:与传统的交叉验证试算法相比,基于免疫粒子群优化的预测模型实现了参数的自动择优,并且提高了预测精度.      

基于分解-粒化和优化极限学习机的燃油泵性能退化趋势预测

机载燃油泵的性能退化呈现非线性多阶段模式,为了提高机载燃油泵性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标准确的预测范围,提出了基于奇异值分解-模糊信息粒化与优化极限学习机的模糊粒化预测方法。针对传统的粒化预测方法直接对原始序列进行粒化分析的不足,首先利用奇异值趋势分解方法提取燃油泵性能退化指标序列的趋势项及去趋势项,再利用信息粒化方法对去趋势项进行模糊粒化;然后将趋势项及粒化后的去趋势项数据输入至极限学习机进行回归预测,并采用粒子群算法优化极限学习机参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,该方法可以有效跟踪燃油泵性能退化指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

基于免疫粒子群优化的不等时间间隔发动机性能综合指数组合预测

首先利用奇异值分解滤波算法,对测量参数进行滤波处理,进而合成发动机性能综合指数。针对性能综合指数为不等时间间隔的情况,在改进灰色预测模型中引入新陈代谢思想,提出一种基于免疫粒子群优化权值的改进灰色模型与支持向量机相结合的性能指数预测方法。仿真实例表明:组合模型的预测精度明显高于改进灰色预测模型,略高于支持向量机模型;且对于大多数样本点,组合模型的预测结果变化更加平稳。     

基于粒化模糊熵的机载燃油泵故障诊断

由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。为了实现机载燃油泵的故障状态特征提取,以模糊熵作为机载燃油泵振动信号的基本特征,提出了基于模糊信息粒化和模糊熵的机载燃油泵故障诊断方法。首先,采用模糊信息粒化方法对振动信号进行粒化处理,得到包含最小值、中值、最大值三组模糊信息粒;其次,计算模糊信息粒的模糊熵值;最后,将熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于机载燃油泵及轴承实验数据,分析结果表明,该方法可有效实现故障诊断。     

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。     

基于支持向量机和粒子群算法的压气机特性计算

改进和实现了支持向量机用于函数回归估计的算法,并将支持向量机和粒子群优化算法运用于压气机特性计算,以寻找压气机进口换算空气流量和效率随增压比、转子转速、压气机进气角度变化的非线性函数关系,将进气角度作为一个影响因子列入考虑范围,改进了以往只考虑压气机特性随转子转速和增压比变化的计算方法。用支持向量机回归估计压气机特性随各因子变化的非线性函数,用粒子群优化算法对非线性函数逼近度进行全局优化,计算结果表明,设计的算法能准确地回归估计出描述压气机特性的非线性函数,算法是有效的。      

基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测

提出了基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测模型。阐述了随机森林算法的基本理论和计算步骤,采用C-C法计算了延迟时间和嵌入维数,对一维时间序列进行了相空间重构,并在此基础上建立了随机森林算法的预测模型。应用发动机振动试验数据进行了振动预测,并与利用相同训练数据建立的支持向量机预测模型的预测结果进行对比。结果表明,与支持向量机模型相比,随机森林算法预测模型的预测精度更高,泛化能力更强,操作方便,且计算效率更高。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

基于VMD的自适应复合多尺度模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应多尺度模糊熵、ILS（迭代拉普拉斯得分）特征选择和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用变分模态分解对振动信号进行分解和重构，并计算重构信号的复合多尺度模糊熵；同时采用迭代拉普拉斯得分选择敏感故障特征，并将特征选择结果输入到基于粒子群优化支持向量机的多故障分类器进行识别。将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析。结果表明:该方法对试验数据的故障识别率为100%。并将基于ILS特征选择方法与基于SFS（sequential forward selection）特征选择进行了对比，表明基于SFS特征选择的最高识别率为92.86%，而基于ILS特征选择的故障识别率达到100%。      

基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。     

Al2O3陶瓷蠕动进给超声磨削特性试验研究

在改装成的超声磨削机床上进行了陶瓷超声磨削与普通磨削的对比试验,以揭示蠕动进给超声磨削加工的磨削特性及其材料去除机理。结果表明:当超声振动方向与磨削进给方向相同时,超声振动所引起的抛磨作用非常显著,超声磨削的表面粗糙度比机械磨削的低;Al2O3陶瓷在一般条件下超声磨削的去除方式仍属于脆性断裂,以晶粒粉碎、穿晶断裂为主,但伴随有沿晶断裂、弹性划擦、塑性流动等现象。     

基于离线状态监测的复杂装备预知维修决策及优化

基于免疫粒子群优化算法,对可进行离线状态监测故障呈现渐发特性的复杂装备预知维修决策问题进行了研究。分析了维修决策的必备条件,包括研究对象的前提假设、决策内容、剩余维修时间预测以及维修相关费用;将复杂装备维修决策问题转化为带有约束条件的目标函数求最小解的问题,并构建了数学模型;运用结合粒子群优化算法明确方向性搜索和免疫系统多样性保持能力优势的免疫粒子群算法,对模型进行求解;通过某航空机电设备的实例应用验证,该方法可以有效地解决复杂装备预知维修决策的问题,结果与实际情况基本一致。