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582.
基于具有时频分析特性的小波包分析方法,对振动系统的测量信号进行了降噪处理,采用的软 硬阈值折中小波去噪方法兼有软阈值与硬阈值降噪的优点,且通过折中因子的引入,可以在信号分析中更灵活的进行信号处理.对去噪后的信号,基小波时间 能量谱分析,可以很好的将信号的主成分清晰的展示出来,并根据其能量在各频带的分布,可以直观的展示信号特征,为机械振动系统的故障诊断与识别,提供一套理论的方法.研究中所发展的分析方法在机械振动系统及其振动组件的状态监测及故障诊断识别方面有广阔的应用前景. 相似文献
583.
发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义。如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题。针对该问题,在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上,提出了一种基于分类回归树的分析方法。该方法首先采用小波分析技术对参数数据进行去噪声处理,然后用随机采样的方法把数据分为训练数据集和检验数据集两部分,再构建一个分类回归树模型并用训练数据集训练该模型,随后用检验数据集对该模型进行检验,在对检验结果好坏进行评价并确认获得较好结果的基础上,对分类回归树模型进行解析,并最终得出参数间的关联规则。最后运用仿真数据对上述方法进行了实例验证,结果表明该方法能较好地分析出参数间的关联规则。 相似文献
584.
为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响,基于录取的全环燃烧室排放试验数据,构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入,CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型,确定了最优网络宽度。结果表明,存在一个最优的网络宽度值,使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳,本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系,可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后,基于敏感性分析,结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。 相似文献
586.
针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究,基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型,提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力,将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底,构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型,并发展了两步最小二乘估计方法,实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法,建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型,对所提辨识方法进行了验证,结果表明:墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数;与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比,具有更好的辨识精度,并且能够准确地反映出模态局部细节特征。 相似文献
587.
发展了一种基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失预测方法。提取了影响风扇转子叶根损失的关键气动参数作为输入变量,熵损失系数作为输出参数;采用计算耗时小的单叶片通道定常模型,通过给定不同边界条件并进行组合来构建样本数据库,使得数据库中样本点尽可能覆盖更广的复杂进气工况;采用径向基神经网络训练并构建输入变量与输出参数之间的映射,实现叶根损失的快速预测。计算结果表明:该损失模型能够准确捕捉叶根损失的径向分布趋势,并且相比于传统损失模型能够大幅提升预测精度。在不同流量、进气旋流以及畸变强度工况下,叶根流动损失平均预测误差基本小于10%。 相似文献
588.
具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制的硬件设计与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对隐式广义预测控制算法在被控系统复杂性增加时有效性降低、实时性变差的问题,本文将神经元网络作为该算法的补偿,提出了一种具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制方法,并着重讨论了神经元网络的硬件设计和NIGPC的实现。仿真结果表明:NIGPC不仅保留了IGPC鲁棒性强等特点,更主要的是它提高了IGPC的的实时性,并使之具有良好的跟踪特性。 相似文献
589.
590.