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1.
一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型(Deep-GBM)对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。 相似文献
2.
3.
为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿,提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界,利用上一时刻相对位姿信息,将对接环离散几何模型投影到像平面,并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差,进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性,因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验,分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比,结果表明,所提出的算法具有较高的精度和速度。 相似文献
4.
鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。 相似文献
5.
针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题,提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵,然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序,随后确定一个K值作为阈值,筛选出前K个交叉熵最大的像素,最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均,做为损失值。在ISPRS 提供的 Vaihingen 数据集上,使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明,不同的K值,使用TopPixelLoss损失函数的平均交并比(MIoU)、F1-score、准确度(ACC)都最高;当K值为5×104时效果最佳,MIoU、F1-score、ACC分别比FocalLoss提高了3.0%、5.0%、0.1%。TopPixelLoss损失函数是一种针对类别不均衡分割非常有效的损失函数 相似文献
6.
从维修记录、合同签署、结构修理、沟通谈判等方面分析了飞机在退租检工作中遇到的常见问题,总结出相应的解决方法,提出改进措施。 相似文献
7.
惯性平台系统是一种框架系统,主要包括平台本体、电路箱和电源箱.平台系统精度主要靠安装在平台本体的三浮陀螺和加速度计来保证.通常惯性平台的工作环境比较严酷,惯性传感器对温度有很高的敏感度,在系统正常工作时,平台内部有二级温控来保证仪表有良好的工作环境,但内部空间温度梯度变化会影响惯性传感器的精度.在温度采集过程中,铂电阻存在非线性、自热效应及热电动势等电气干扰的精度影响.采用阻值比较法,通过引入恒定激励电流来抑制温度采集电路的自热效应,并基于FPGA设计并行多通道温度采集电路.给出了系统总体设计方案、测温电路参数设计、序列激励电流控制和数字滤波补偿的具体实现方式,测试结果表明该系统可实现64路温度采集,在一定范围内测温精度能达到±0.02℃,满足精度要求. 相似文献
8.
The small sample prediction problem which commonly exists in reliability analysis was discussed with the progressive prediction method in this paper.The modeling and estimation procedure,as well as the... 相似文献
9.
随着复合材料在飞机中所占比重的增大,诸多电磁兼容设计的问题也日趋凸显。本文分析了飞机复合材料结构对电流回路接地的影响,介绍了复合材料结构内接地网的应用及研究现状,提出了接地网设计及优化时的设计目标与方法。 相似文献
10.