An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.     

基于覆盖圆的太阳同步回归轨道卫星目标轨迹调整方法

遥感卫星星座在环境监测、地理测绘等领域运用中,需要考虑目标轨迹分布的优化问题.轨迹分布与星座的重访能力和进出站间隔保持等应用需求密切相关.目前对星下点轨迹分布的优化和调整还缺乏准确实用的方法,存在卫星数目增多带来的计算量增加问题和对多种需求综合考虑不够的问题.为了克服现有技术的不足,解决太阳同步回归轨道遥感卫星星座的目...     

光电探测系统指向误差分析、建模与修正

针对光电探测系统(EODS)的高精度指向要求,提出一种基于半参数同归模型(SPRM)的改进算法.全面分析了误差来源,如光学系统的光轴一致性误差、机械框架的垂直度和回转误差、控制系统的稳定跟踪误差等,采用多体系统运动学理论,建立了具有明确物理意义的指向误差线性模型.同时,针对系统中的非线性误差因素,提出了半参数回归模型改...     

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

台风多发区复杂场地设计风荷载参数比较

确定长大、高耸柔性结构设计风速是抗风设计的首要内容。对于我国东南沿海椒江入海口复杂场地条件,由周边气象站历史风速风向资料统计分析表明,利用规范建议的极值分布概型预测重现期设计风速存在不合理性,台风登陆衰减效应导致临近工程场地多个气象站极值风速预测结果差别较大,采用线性回归方法加权换算工程场地设计风速可以较为合理地定义结构设计基本风速。参考长三角地区Monte-Carlo台风随机模拟结果,进一步有针对性地分析了不同气候模式风环境参数取值对于结构风荷载取值的影响。     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。     

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

基于多元线性回归模型的光纤陀螺温度误差建模

在-40℃～60℃温度范围内测试了数字闭环光纤陀螺的标度因数、偏置和噪声,基于对测试 数据的分析指出,零偏稳定性大于0.3°／h的光纤陀螺的温 度误差主要来源于标度因数误差和偏置误差。利用逐步回归法分析了零偏与温度、温度梯度 之间的线性关系和标度因数与温度之间的线性关系,建立了零偏误差和标度因数误差的多元 线性回归模型。在模型中引入到达探测器的光功率作为新变量,提高了标度因数模型精度, 并使计算量减小40％。建模结果表明,标度因数误差回归模型的残差均方(RMS)达到1
(bit／(°／s)) 2,偏置误差回归模型的残差均方达到0.067(°／h) 2。     

Gram-Schmidt回归及在刀具磨损预报中的应用

多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt 正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实现多元线性回归中的变量筛选,同时也解决了自变量多重相关条件下的有效建模问题.将该方法应用于机械加工过程中刀具磨损的预报分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性强同时拟合优度也很高的模型结果.