基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

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。     

基于支持向量机的飞机颠簸预测方法研究

为提高航空飞行安全,精确预测多变地形的飞机颠簸极为重要。以风向稳定的多变地形为例,选取影响飞机颠簸的参数并对其重新组合来分析多变地形对飞机颠簸的影响。将栅格化的5种地形参数代入四种不同核函数的支持向量机模型对飞机颠簸进行预测,并与实际结果进行对比,结果表明多项式核函数针对此训练集可达到最优。使用多项式核函数的支持向量机进一步分析,发现使用地形起伏度、最高高度、风的水平速度与垂直速度四种参数的预测结果最佳,准确率高达94.44%,证明这四种地形相关参数与飞机颠簸相关性最高。     

基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别

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。     

支持向量机理论的研究与进展

回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状与存在问题,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。     

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。     

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。     

基于支持向量机的民航发动机故障检测研究

将支持向量机用于民航PW4056发动机故障检测研究。首先,对3个发动机巡航数据偏差进行研究,分析得到故障检测应采用短期偏差;其次,由于模型参数对检测准确率影响很大,文中采用验证法进行模型参数选择,并分析了模型参数对检测准确率的影响;最后,对检测模型的输出进行了分析,并定义了异常指数来衡量发动机故障严重程度,其中检测模型的训练和验证采用了发动机真实运行数据。研究表明,该发动机故障检测模型有效可行,准确率达到90%,但要获得更高的检测准确率,还需进一步提高数据质量。     

基于灰色近似支持向量机的加速度计参数预测

温度、振动等环境载荷使得石英挠性加速度计参数产生漂移,直接影响了惯导系统的测量精度和性能,石英挠性加速度计参数变化趋势为非线性的,很难用常规的建模方法进行趋势预测。基于灰色理论适合进行小样本、贫信息不确定型系统建模以及近似支持向量机不需要求解二次规划就能求得非线性模型参数的优点,提出了基于灰色近似支持向量机进行石英挠性加速度计参数预测的方法。为了验证该方法的有效性,针对自然贮存的加速度计进行了固定周期的参数标定,结果表明灰色近似支持向量机具有很好的预测效果。     

基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。     

水平安定面外伸段壁板结构设计

随着民用航空事业的发展和民用飞机巨大的市场需求,整体壁板结构开始应用在民用支线飞机上。首先介绍支线飞机水平安定面外伸段壁板结构设计的方法。然后根据某支线飞机水平安定面的总体、适航、重量、强度、刚度等要求,进行水平安定面外伸段壁板结构的初步设计,选定水平安定面上下壁板的结构布置方案,根据公式及工程经验,确定壁板的基本几何尺寸,经过强度校核和几轮迭代,得到满意的基本尺寸。进入详细设计阶段,考虑壁板的疲劳、损伤容限、工艺性、防腐性等细节问题,通过强度校核,最终设计出满足多方面要求并且重量较轻的水平安定面外伸段壁板。水平安定面外伸段壁板结构设计对相似机型的结构设计具有参考作用。     

基于支持向量机的滚动轴承状态寿命模型

使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述滚动轴承的使用寿命,并建立了滚动轴承的状态寿命评估模型.状态寿命评估模型建模的关键是振动信号的特征提取和状态的识别算法.针对滚动轴承振动的特点,提取小波包重构信号的频带能量构造特征向量,利用支持向量机作为辨识算法建立滚动轴承状态寿命评估模型,并讨论了模型参数确定等关键问题.滚动轴承全寿命试验验证了模型的有效性和可信性.      

基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断技术研究

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的一种新型机器学习方法,由于它出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。针对某型航空发动机整机振动过大的现象,提出了一种基于支持向量机（SVM）的整机振动故障诊断方法。首先介绍了SVM理论,然后根据SVM学习方法的结构风险最小化原则,对某型航空发动机已知的整机振动故障模式数据进行了训练和预测,并建立了基于SVM的航空发动机整机振动故障诊断模型。最后通过对已有故障模式进行诊断预测,证明该方法在航空发动机整机振动故障诊断方面具有良好效果。     

全局灵敏度分析的支持向量机方法

结构全局灵敏度分析中存在隐式极限状态函数和高计算量困难问题,提出支持向量机和蒙特卡洛方法相结合的一种新的全局可靠性灵敏度分析方法。该方法采用支持向量机拟合输入变量与输出响应之间的关系,同时采用均匀映射得到更多数量的失效样本以获得高精度的代理模型,故仅需少量样本即可将隐式极限状态函数显式表达,与直接蒙特卡罗方法相比,可显著提高计算效率。数值算例和工程算例表明所提方法具有一定的工程应用价值。     

波音737NG飞机平尾前缘凹坑处置方案探讨

根据相关适航规定,鸟击损伤必须按厂家提供的结构修理手册(SRM)进行处置,但SRM手册本身也有不完善之处,本文就此进行探讨,并提出相关的解决思路。     

波音737NG飞机平尾内梁下蒙皮裂纹的修理

介绍了水平安定面内梁下蒙皮裂纹的成因以及发现裂纹后的修理方法,结合定检维修经验对裂纹损伤修理方案和经常出现的问题进行了分析总结,并给出了修理工期控制的建议。     

基于小波包分析和支持向量机的转静碰摩部位识别

利用航空发动机转子实验器模拟不同径向碰摩部位下的碰摩故障,提出基于小波包分析的支持向量机转静碰摩部位识别方法.首先将从机匣测得的加速度信号进行小波包分解,提取其归一化能量特征,接下来将得到的归一化能量特征输入至支持向量机中,用以识别不同的碰摩部位.利用航空发动机转子实验器模拟大量不同碰摩程度和不同碰摩部位的样本,利用支持向量机进行训练和测试.结果表明小波包能量特征与支持向量机相结合可以有效地判别转静碰摩部位,且仅需1个传感器即可达到98%的识别率.      

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

基于支持向量机的飞行控制系统辨识

以飞机为研究背景,基于系统辨识中的串-并联辨识模型,应用一种支持向量回归机的方法,对飞行控制系统模型进行了辨识。通过仿真,成功地得到了飞行控制系统的辨识模型。结果表明:该方法有很好的预测性能,具有很高的精度,同时也能很好地反映飞行控制系统的特性。