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针对测量参数存在的非线性、参数间的耦合性以及噪声干扰,将量子粒子群算法引入到流形学习的参数选择中,结合径向基神经网络,提出了一种故障诊断方法。邻域个数和约简维数是流形学习中的关键问题。结果表明:该方法首先利用量子粒子群算法优选邻域个数、约简维数和径向基函数的参数,再利用等距特征映射(ISOMAP)对原始参数进行非线性降维,提取其低维流形特征,从而进行故障分类。结果表明:该方法能够有效地对发动机各种复合故障进行分类,精度达到97.33%,量子粒子群优于基本粒子群优化的分类结果;其分类精度明显优于主元分析(PCA)、核主元分析(KPCA)方法,且有很强的抗噪能力。 相似文献
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随着装备系统复杂性、综合化、智能化程度的不断增加,其可靠性、维修性、测试性,保障性、安全性以及寿命周期费用的问题越来越受到人们的重视,为故障预测与健康管理(PHM)技术的产生发展提供了契机。本文首先简要介绍了PHM的内涵、功能及结构。在此基础上,以船舶主推进系统为研究对象,从体系结构、应用功能组成两个方面开展船舶主推进系统的PHM初步设计。最后,重点针对其中的设备健康检查模块,从工作原理、模块组成及功能实现流程等方面进行了详细设计。 相似文献
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复合材料具有许多优异特性,可比常规金属结构减重25%~30%,并可以明显改善飞机气动弹性特性,提高飞行性能[1].但是由于成本高昂,极大地限制了复合材料构件的应用与发展. 相似文献
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直升机经典颤振分析是研究刚性浆叶的最低阶挥舞模态与最低阶扭转模态的耦合不稳定性,经过直升机的理论研究与实验研究,已经形成了一套工程上实用的计算方法,这套方法是建立在金属铰接式旋翼之上。本文计算分析了某型机刻翼主浆叶翼型由NACA0012改进为TSAGI 12.XX翼型后旋翼的经典颤振。 相似文献
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