基于ESN的航空发动机状态组合预测方法

基于回声状态网络(ESN)预测模型,结合小波分析和主元分析,提出一种组合预测方法.首先对含噪非线性时间序列进行小波降噪,并重构时间序列产生训练样本,再将训练样本通过主元分析进行降维处理,降维后的时间序列数据则输入ESN模型进行预测分析.对控制飞机动力输出的动压参数非线性时间序列数据进行了仿真对比实验,结果表明:组合预测方法的5步和单步预测速度累计提高了66.97%,预测的平均平方误差、标准均方根误差和归一化绝对误差也均有较大提高.该方法与传统基于ESN的预测模型相比,能有效地提高预测的效率和精度,是一种有效的非线性时间序列预测方法.      

基于随机森林的航天器电信号多分类识别方法

针对航天器电特性信号数据存在数据量大、特征维数高、计算复杂度大和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)算法,对原始数据进行降维,提高计算效率和识别率,实现对航天器电信号数据的快速、准确识别分类。随机森林算法在处理高维数据上具有优越的性能,但是考虑到时间复杂度问题,利用主成分分析方法对数据进行压缩和降维,在保证准确率的同时提高了计算效率。实验结果表明:与其他算法相比,针对航天器电特性信号数据,本文方法在准确率、计算效率和稳定性等方面均显示出优异的性能。     

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

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。     

基于凸包算法的陶芯弯曲度与扭曲度误差计算

陶芯弯扭变形直接关系到空心叶片的壁厚尺寸分布,为克服当前陶芯弯扭变形的计算中测量数据与理论模型三维配准、陶芯截面轮廓线提取或拟合的过程算法复杂、收敛速度慢、效率低等问题,提出了一种通过测量数据点直接计算陶芯弯曲度和扭曲度误差的算法,该算法不需要三维配准和提取陶芯外轮廓线,通过距离权值法计算陶芯弯曲度,凸包算法计算陶芯扭曲度,能大幅提高计算效率。仿真与实验结果表明:该算法弯曲变形计算精度为99.55%,与二维配准算法相差±0.01mm;扭曲变形计算精度为99.98%,与二维配准相差±0.006°。      

聚氨酯泡沫塑料剪切力学性能的研究

对聚氨酯泡沫塑料进行了低速扭转实验, 研究了这类材料的剪切力学行为, 确定了材料的剪切弹性模量和剪切破坏强度等力学性能参数.并且, 对扭转试件断口进行了扫描电镜分析,研究了泡沫塑料剪切破坏的机制.最后, 利用作者得到的理论公式,对聚氨酯泡沫塑料的剪切力学性能进行了理论预测.结果表明,理论预测值与实验结果相当一致.      

层状球面弹性轴承刚度设计、仿真与试验

从理论上推导了层状球面弹性轴承各橡胶层的压缩刚度和扭转刚度计算公式,通过具体算例,将层状球面弹性轴承各橡胶层压缩刚度和扭转刚度的理论计算结果与仿真结果进行了对比分析.结果表明:各橡胶层压缩刚度的理论计算结果与仿真结果基本吻合,最大误差为3.98%.各橡胶层扭转刚度的仿真结果与理论计算结果存在一定偏差,从小接头开始的前半部分橡胶层扭转刚度的仿真结果大于理论计算结果,最大误差为33.3%;后半部分橡胶层扭转刚度仿真结果小于理论计算结果,最大误差为32.8%.压缩刚度对压力变化表现的非线性特性不明显,扭转刚度则随扭转角的增大,其非线性特性变得越显著.但通过理论方法、有限元仿真方法得到的层状球面弹性轴承等效压缩刚度和等效扭转刚度与试验结果吻合良好.      

基于GPU的高光谱遥感主成分分析并行优化

主成分分析（principal component analysis, PCA）是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）＋中央处理器（central processing unit,CPU）异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。     

基于主成分分析和支持向量机的作战飞机效能评估

作战飞机效能的评估是防空作战中的重要问题,简述了效能评估的各种方法,建立参数效能模型时,首先要挑选特征参数,用主成分分析方法选择武器的特征参数。利用支持向量机建立了作战飞机的参数效能模型,通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单。     

无人机故障特征提取问题研究

针对无人机故障诊断前故障特征提取的问题进行了分析。引入了主成分分析法,用于对初始的特征参数样本进行降维处理。根据无人机特征参数样本复杂多维的特点,结合故障诊断时对特征向量相关性的要求,提出按功能模块对特征样本进行分类的改进方法,达到初步降维和保存需要的相关性向量的要求。