粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

基于优势关系粗糙集的属性约简算法

针对目前对不同信息系统下优势粗集的处理几乎都是将其划为单值完备信息系统来处理这种现象,以及基于区别矩阵和基于正域的属性约简算法是不等价的这个问题,提出了一种基于单值完备信息系统的快速属性约简算法。首先,提出了对象集约简;其次,使用基数排序思想计算;再次,结合了区别矩阵和正域约简2种算法,在大量提高算法时间复杂度的同时提高了算法的可信度;最后,采用实验验证了约简算法的实用性。     

基于二元信道互信息的属性约简方法及其应用

由于知识的粗糙性和信息熵的密切关系,基于互信息的属性约简一直以来都是粗糙集研究的热点,但现有方法都不同程度地依赖于属性值的分布情况,从而影响最终约简结果.为解决此问题,从信息论的角度对属性进行细分,定义了一种新的基于二元信道互信息的属性重要度度量方法,以此为启发式信息构造新的约简算法,实验证明了该算法的有效性;将其应用于重要气象因子的提取,获得了满意的效果.     

一种改进的基于模糊-粗糙集的属性约简算法

FRSAR(Fuzzy-rough Set Attribute Reduction)是一种基于模糊-粗糙集的属性约简算法,它可以避免离散化时数据信息的丢失,但是该算法中决策属性对条件属性集依赖度的计算设计的不是很完善.本文提出了一种改进的FRSAR算法,它只考虑能够使属性集依赖度增大的属性,这样就降低了计算量.实验结果表明,改进算法和原有算法得到相同的约简结果,但是改进算法的执行时间大大降低.     

基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断

针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集“纯净度”的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。     

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

一种基于FPGA的改进粗糙集属性约简方法

粗糙集理论是一种新型的数学工具,主要用于分析处理模糊和不确定知识。属性约简是其中的一个重要环节。本文结合遗传算法,提出了一种基于FPGA改进的粗糙集属性约简方法,在原研究的基础上,先利用属性重要度求解决策表的核属性,再运用于属性约简,从而减少遗传操作的迭代次数,加快属性约简速度。     

基于粗糙集与ID3的航空维修数据分析方法研究

提出了一种基于粗糙集(RS)与ID3的决策树构造算法RSI,该算法以属性重要度和属性依赖程度作为属性约简和建树的准则,解决了ID3算法用信息增益作为选择属性标准的局限性,并能够同时实现决策树的构造和修剪,大大提高了建树的效率。     

基于知识工程的飞机装配过程故障智能诊断技术

针对飞机装配过程中故障产生原因复杂,描述文本较长的特点,结合深度学习理论,提出了基于知识工程的故障智能诊断方法.首先对飞机质量故障表单进行属性约简,利用基于词库与全模式分词相结合的分词算法约简长文本属性.通过深度学习算法将长文本属性向量化表示,然后利用最相邻(KNN)算法与余弦相似度算法,从历史故障表单中检索出与新表单...     

基于Rough/SVM的飞机目标识别模型

研究了基于粗糙集（Rough）和支持向量机（SVM）的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行理论分析和试验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,并对分类的性能进行了分析研究。利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出了使用决策...     

一种基于最小二乘拟合的数据关联算法

针对点航关联在多目标跟踪中精度与实时性难兼顾的问题,提出了一种基于最小二乘拟合的点航关联算法。首先采用滑窗将历史航迹截断,采用最小二乘法在不同维度分别拟合、外推融合航迹历史信息条件下的航迹点,增加外推点的多样性及信息量。同时定义了5种全概率关联事件,提取传统滤波方法的预测点,将拟合外推点与滤波预测点融合,使归属判决更加准确。最后分别推导了不同事件发生时的状态更新方程与误差协方差更新方程,给出了其中参数的确定方法。经仿真数据验证,与经典的最近邻域法和联合概率数据互联算法相比,所提算法能够更好地兼顾精度与实时性,且计算复杂度较低,易于工程实现。     

空中力量体系对抗中目标选择方法

基于目标价值的目标选择方法,能够综合体现目标自身属性和体系网络结构对目标选择的影响。文章在分析空中力量体系网络结构的基础上,将目标价值分为属性价值和结构价值2个维度,利用模糊偏序关系建立属性价值评估模型,定义节点连通度和节点关键度,确定结构价值评估算法,实例分析结果验证了该目标选择方法的有效性。     

Reduction rules-based search algorithm for opportunistic replacement strategy of multiple life-limited parts

The opportunistic replacement of multiple Life-Limited Parts(LLPs) is a problem widely existing in industry.The replacement strategy of LLPs has a great impact on the total maintenance cost to a lot of equipment.This article focuses on finding a quick and effective algorithm for this problem.To improve the algorithm efficiency, six reduction rules are suggested from the perspectives of solution feasibility, determination of the replacement of LLPs, determination of the maintenance occasion and solution optimality.Based on these six reduction rules, a search algorithm is proposed.This search algorithm can identify one or several optimal solutions.A numerical experiment shows that these six reduction rules are effective, and the time consumed by the algorithm is less than 38 s if the total life of equipment is shorter than 55000 and the number of LLPs is less than11.A specific case shows that the algorithm can obtain optimal solutions which are much better than the result of the traditional method in 10 s, and it can provide support for determining tobe-replaced LLPs when determining the maintenance workscope of an aircraft engine.Therefore,the algorithm is applicable to engineering applications concerning opportunistic replacement of multiple LLPs in aircraft engines.     

飞行/推进系统分散控制优化设计及鲁棒性分析

以一种短距起降战斗机的飞行/推进综合控制系统设计为背景,对分散控制如何保持集中控制的性能和鲁棒性的问题提出利用优化的思想设计分散控制器.首先采用遗传算法设计集中控制器,作为分散控制的性能参考,然后给出具有接口变量的分散控制器设计方法,通过分析得出影响分散控制性能的关键因素,并通过数学推导得到以频率加权矩阵为设计参数的分散控制性能表达式,将分散控制器设计转化为优化问题,采用遗传算法求解得到分散控制器.分散控制器设计中同时用到了一种改进的平衡降阶方法.通过仿真和结构奇异值分析验证了这种优化设计方法可使分散控制达到集中式控制的性能和鲁棒性.      

平衡截断方法在气动伺服弹性系统模型降阶中的应用

研究了平衡截断方法在多输入/多输出气动伺服弹性系统模型降阶中的应用。简要分析了气动伺服弹性系统模型建立的一般过程,详细讨论了平衡截断方法的基本原理并给出了其中的一种算法。以机翼气动伺服弹性系统为对象,比较了降阶前后模型变化情况。     

低排放燃烧室化学反应器网络模型的参数化

为了掌握低排放燃烧室的污染物排放情况,对其化学反应网络器(CRN)模型的参数化进行研究.对爬升工况下燃烧室CFD数值模拟结果进行分析,划分燃烧室的结构,得到燃烧室的CRN模型.再利用自编程软件对燃烧室的结构参数和进口参数进行参数化定义,并把参数化的CRN模型在不同工况下的模拟结果与试验结果分别比较.结果表明:在慢车工况下二者相差不大,在爬升工况下二者差异也在允许误差范围之内.验证了该模型可行性较好,该参数化CRN模型可用于预测低排放燃烧室的污染物排放量和出口温度.     

基于改进粒子群算法的航空发动机性能综合评价

针对基于单参数评估发动机性能能力不足的问题,研究了利用多参数综合评估发动机性能的方法;通过对某型发动机台架试车数据分析,确定了使用综合加权法评估发动机性能比算术加权平均法更具合理性;分别利用改进的遗传算法和粒子群优化算法计算多参数的权值,对比结果表明:使用改进的粒子群算法在计算精度和速度上均优于遗传算法。同时还计算了各翻修次数下发动机的性能指标。     

基于非线性规划的空空导弹水平转弯轨迹优化

基于空空导弹的质点动力学方程建立了轨迹优化模型,并根据非线性规划优化算法的特点,对优化模型中的积分变量进行替换。采用一种改进的多重打靶法将轨迹优化问题转化为约束非线性规划问题,在此基础上采用广义乘子法和变尺度法求解满足各种约束条件的最优转弯轨迹。仿真结果表明,该轨迹优化方法实现了导弹在约束条件下的最短时间转弯,且所得结果符合运动学规律,对于离轴发射以及越肩发射的转弯问题具有一定意义。