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。     

模糊主成分分析方法的研究与分析

主成分分析(PCA)是一种广泛应用于数据压缩的多元统计分析方法.然而,经典主成分分析它对极端值及缺失值非常的敏感,而极端值与缺失数据会带来残缺或错误的分析结果.针对经典主成分分析的缺点本文提出了模糊数学期望、模糊离差、模糊方差、模糊协方差及模糊相关系数的概念,从而提出了一种有效方法来改进经典主成分分析,即模糊主成分分析(Fuzzy PCA).把模糊数学的知识应用到主成分分析中,使模糊集参与决策分析,使人为因素带来的不确定性达到最小,从而大大提高了分析结果的准确性和可信度.同时,本文以模糊主成分分析为出发点,建立了一个数据分析平台,平台具有可移植性,为其它使用提供了通用接口,为解决类似问题提供极大方便.     

基于主成分分析的军用飞机维修保障能力评估

对影响军用飞机的维修保障能力因素进行了分析,依据＂人-物-管理-信息＂指标模型,建立了军用飞机维修保障系统能力评估指标体系,选择主成分分析方法对不同维修保障方案进行了评估,确定了优化决策矩阵,并在此基础上建立了优化决策模型,从而对军用飞机的维修保障能力进行高效、客观地评估,进而保证了飞机的战斗完好性。     

上市公司财务状况的主成分分析

本文应用主成分分析法，对上市公司财务状况进行综合分析，进而给出一种简单有效的评定依据。     

基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

主成分分析和支持向量机在无刷直流电机故障诊断中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)故障诊断问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先对故障时刻无刷直流电机三相电流进行分析,提取故障特征值;再由PCA从提取的故障特征值中选取敏感特征;最后使用SVM对特征值集合进行训练和测试,实现故障诊断与识别。该方法在6种无刷直流电机典型故障中进行了验证,故障诊断准确率高达92%,证实了该方法的有效性。     

二维条码标准化工作分析

描述了二维条码的主要用途,二维条码与精确保障的关系;阐述了航空标准化二维条码工作的主要内容,给出了每个工作内容的工作要点,最后提出了应用建议。     

基于主成分分析方法的航空发动机性能排队研究

提出基于主成分分析的发动机性能排队方法,并以此方法对19台JT9D-7R4发动机进行性能排队,与发动机实际换发方案以及普惠公司的EGT指数法相比,主成分分析方法可以综合地考量发动机各方面因素,可信度高,利于规模大的机队精细地评估性能相近的发动机,并给出更好的排队结果。     

基于主成分分析的航空发动机性能综合评估

引入主成分、相关系数矩阵、主成分贡献率及累计贡献率等概念,得出影响航空发动机性能的各个主成分,采用基于主成分分析的综合评估方法对发动机性能进行评估。与单参数性能评估方法相比,多参数性能综合评估方法更加客观有效,在对发动机进行性能评估时大大减少了出错的概率,并指出航空发动机多参数性能综合评估在工程应用的局限。     

基于主成分和聚类分析的管制系统质量评估模型

为进行管制系统运行的质量服务水平评估,建立了初始管制系统质量评估指标体系,先用主成分分析剔除存在相关性、信息重叠的指标,再用聚类分析的迭代思想进行分类,得到最终管制系统质量评估指标体系。在此基础上用物元分析对管制系统质量进行综合评估。最后,通过算例分析验证了评估方法的可行性。     

基于改进二维Ostu算法的SAR图像分割方法研究

INS/SAR组合导航系统对SAR图像分割提出了较高的实时性和准确性要求。文章针对SAR图像的特点与二维Ostu方法在区域划分以及运行速度上的缺陷,提出了一种改进的二维Ostu方法,更为准确地划分了目标和背景区域,并且将阈值搜索空间由二维降为一维。经仿真验证,该方法具有良好的分割效果并能有效提高分割速度,满足了组合导航系统相应的设计要求。     

基于小波包和主成分分析的滚动轴承状态振动监视方法

针对滚动轴承早期故障状态难以监测的现状,文章采用小波包及主成分分析法对滚动轴承振动信号进行分析,提出了一种综合振动能量指标,用于监视滚动轴承状态。采用滚动轴承实验数据对该方法有效性进行了验证,结果表明:该方法构建的综合振动能量指标能够有效发现滚动轴承早期故障,对早期故障程度反应能力强,优于一些其他传统的监视指标。     

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。     

基于二维经验小波变换的金属断口图像消噪方法研究

针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。     

弹道折合的遗传主成分方法

制导工具误差折合是导弹精度评定中的重要问题,针对传统主成分方法中主要成分选择只考虑试验弹道的问题,提出了充分考虑试验弹道与全程弹道特点的主成分确定方法,并利用遗传算法确定最佳主成分子集。仿真计算表明,与最小二乘和经典主成分方法相比,遗传主成分算法获得的全程弹道遥外差与落点偏差更接近于真实值。     

基于主成分分析和灰色关联度的空域利用率

空域利用率是反映空域资源使用情况的重要指标。提出了基于主成分分析法和灰色关联度的空域利用率评价方法,确定理想空域并将其作为参照对象,通过考虑评价指标之间的相关性,运用主成分分析法得到各评价对象的空域利用综合得分,计算各年空域利用综合得分与理想空域利用综合得分的关联度,得到各年空域利用率。算例分析验证了方法的可行性。     

一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法研究

针对传统核主成分分析方法识别SAR图像时,存在图像像素之间关联性差、对目标姿态角依赖性强等局限性,研究了一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法。其研究思想是,结合SAR图像的特点提出了一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,并设计了一种基于灰关联分析的双分类器对提取特征进行分类。NSTAR仿真实验表明：该方法不仅可以增强图像像素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

基于改进的二维Otsu法的图像分割法

针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的不足,提出了一种基于二维Otsu的改进算法,实验结果表明,该算法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果.     

基于核主成分分析的涡轮盘结构设计优化

为解决轮盘形状优化过程中变量多且高度非线性的问题,建立了基于核主成分分析(Ker?nelized Principal Component Analysis,KPCA)技术的航空发动机轮盘优化方法.利用控制点形式的非均匀有理B样条(NURBS)曲线构造涡轮盘截面形状,以控制点的坐标作为设计变量;利用实验设计(DOE)进行...     

提高图像清晰度二维数字滤波器的设计

互补高、低通滤波方案是兼容发展高清晰度电视诸多方案的一种。在互补高、低通滤波方案中滤波器制作的好坏直接关系到恢复图像的质量。本文着重介绍互补高、低通滤波方案中二维高、低通滤波器的设计方法及设计结果。