基于QAR数据和小波变换的飞行操作分析方法

为量化分析评价航线飞行员的飞行操作水平,基于机载快速存取记录器数据和小波分析方法,选定小波函数,以着陆阶段驾驶杆与俯仰角参数为分析对象,运用MATLAB编程计算了着陆俯仰角与操纵杆位移之间的交叉小波功率谱、小波相干互谱相位差以及相关性,并分析了飞行员操作与飞机状态变化之间的相关性;采集某航空公司B737-800机型QAR数据,利用真实飞行数据验证了方法的可行性。结果表明,小波分析方法可以结合飞行数据开展飞行操作分析与评价,同时该方法可以拓展到其他飞行阶段关键参数之间的相关性分析中。     

神经网络运作模型：预测航空公司破产风险

金融分析员一直追求用更精确的方法来衡量企业的财务健康状况和预测破产。传统财务分析员通常通过计算会计报表的数据比率来衡量企业的持续运营能力。由奥特曼首创的种子分析方法(Seminal Research)形成了融合传统财务比率和统计技术的预测模型。他尝试应用域的判别式(又称为“Z Score"模型)提前三年预测企业破产,结果成功率为76%。在模型中输入量包括五个财务比率,用于衡量财务健康的四个指标:清算能力、杠杆率、流通量和盈利能力。后来许多测试均证实了奥特曼模型的预测能力。1981年,格里塔运用奥特曼模型成功预测到Braniff和大陆航空公…     

小波分析在外测数据降噪处理中的应用

小波变换分析是一种同时在时间(或空间)域和频率域内进行局部化的新方法;利用小波变换及其自适应性,可在不同尺度上分析和处理数据,通过特定的方法达到消除随机噪声的目的。本文简单介绍了小波分析理论的基本原理和方法,详细介绍了该方法在信号处理中的分解与重建算法,以及基于小波分析方法的降噪原理。在此基础上,将小波变换应用到外测弹道数据的滤波降噪处理中,通过仿真和实测数据的运算结果表明,应用小波分析的降噪方法对喊噪声的数据具有很好的效果,在工程应用中有看十分广泛的应用前景。     

新型高推比涡轮风扇发动机盘时耦合振动分析

本文将群论算法和动态子结构技术结合起来，并采用计算效率极高的Ｂｅｎｆｉｅｌｄ－Ｈｒｕｄａ的模态代入变换法，分析了某型发动机压气机的叶片／轮盘耦合系统的振动特性，计算了该叶片／轮盘耦合系统的前５阶振动频率和振型．根据叶片／轮盘耦合系统的共振条件进行共振分析，确定该发动机压气机有可能发生叶片／轮盘耦合共振．     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性,其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法,对工程应用有一定的实用价值。     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。 