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1.
基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究   总被引:35,自引:0,他引:35       下载免费PDF全文
 统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。  相似文献
2.
基于支持向量机的航空发动机故障诊断   总被引:19,自引:4,他引:15  
支持向量机是一种具有完备统计学习理论基础和出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等缺陷。提出一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法,应用该方法成功地对发动机气路部件的几种典型故障进行了正确诊断。在对检验样本施加噪声后,支持向量机构成的故障分类器仍然能够满足发动机故障诊断的要求,表明提出的故障诊断算法具有良好的鲁棒性,可以作为工程应用的基础。  相似文献
3.
航空燃气涡轮发动机气路故障诊断现状与展望   总被引:19,自引:6,他引:13  
燃气涡轮发动机在航空、地面和舰船上有着广泛的应用,对其进行性能评估和故障诊断有着重大的现实意义。本文对发动机气路诊断的发展以及当前的主要气路诊断方法如故障方程法,基于非线性模型的诊断方法,基于人工智能等方法进行了综述,最后对航空发动机气路诊断的发展进行了展望。  相似文献
4.
支持向量机在航空发动机故障诊断中的应用   总被引:18,自引:4,他引:14  
提出了一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法。该方法在利用恰当的工具或方法提取到发动机故障的特征信息之后,采用支持向量机对特征信息与故障模式进行关联,实现故障模式的分类。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,将其应用于某型发动机的故障诊断中,取得了较好的效果。该方法尤其对于新型发动机的故障诊断具有一定的参考价值。  相似文献
5.
航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究   总被引:12,自引:10,他引:2  
鲁峰  黄金泉  陈煜 《航空动力学报》2009,24(7):1649-1653
提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.  相似文献
6.
基于支持向量机的涡扇发动机起动性能估算研究   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
 针对不同大气条件尤其是高原和高、低温条件,及不同起动机和负载扭矩特性下涡扇发动机起动过程的数值模拟问题,给出了通用起动模型状态空间描述形式,研究了基于支持向量机的起动模型辨识和起动性能仿真方法。以某型涡扇发动机为例,给定某些条件下的起动试验数据,采用模型逐次递推的方式,估算了其它条件下的起动性能。提出的方法能够保证估算结果的准确度,适合于工程应用。  相似文献
7.
支持向量机时间序列预测模型的参数影响分析与自适应优化   总被引:10,自引:0,他引:10  
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善.本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法.最后,用太阳黑子数据和航空发动机油样光谱数据进行了预测分析.算例表明了本文算法的正确性.  相似文献
8.
基于HMM-SVM的混合故障诊断模型及应用   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
柳新民  邱静  刘冠军 《航空学报》2005,26(4):496-500
 针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM的混合故障诊断模型。先通过小波包分析方法从减速箱振动信号中有效提取非平稳特征,训练HMM-SVM模型,再利用训练好的模型进行监测与诊断,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断。  相似文献
9.
支持向量机在燃气涡轮性能诊断中的应用   总被引:6,自引:1,他引:5  
由Vapnik统计学习理论得到的支持向量机是一种新的人工智能方法,它具有比人工神经网络更好的泛化性。文中构建了一种基于C—SVC的故障诊断模型(CBFDM),并采用5重交叉验证法来选择模型参数,该模型可给出3个最可能的故障原因。利用PW4000—94发动机巡航态影响系数矩阵产生仿真数据,对CBFDM研究结果表明,即使在噪声级别为正常情况下的3倍时,该模型诊断准确率仍超过93%。该诊断模型也可用于其它领域诊断问题。  相似文献
10.
基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
杨俊  谢寿生 《航空学报》2005,26(6):738-742
 传统的支持向量机由两类扩展到多类问题时,出现不可分区域。针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊支持向量机。采用模糊支持向量机对某型飞机飞行动作进行识别。实际飞参数据(6种飞行动作模式)的识别结果表明,模糊支持向量机较传统的多类支持向量分类器在飞机飞行动作识别率上有显著提高。  相似文献
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