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871.
基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法 总被引:2,自引:7,他引:2
将支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)、经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)方法和AR(Auto-Regressive,简称AR)模型相结合应用于滚动轴承故障诊断中。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个内禀模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,从而实现了滚动轴承故障诊断的自动化。 相似文献
872.
撞击载荷作用下固体火箭发动机安全性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以机械撞击载荷下固体推进剂裂纹摩擦热点细观模型为基础,考虑推进剂基体粘性加热,结合热粘弹理论和动力有限元法,分析计算发动机结构撞击变形及装药内部热点形成,确定产生高温热点撞击临界速度.通过对含能材料Steven撞击试验、小型试验发动机撞击试验分析计算及结果对比,证明了理论模型及计算方法的有效性. 相似文献
873.
874.
875.
基于新型多分类支持向量算法的发动机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
层次支持向量机(H-SVM)比通常的"一对多" (1-V-R)和"一对一" (1-V-1)等多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度.提出一种基于H-SVM的航空发动机气路部件故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化能力强;同时,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定.仿真实验表明,基于H-SVM的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,能够对发动机气路部件的单一故障和复合故障进行快速诊断. 相似文献
876.
877.
基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:2
针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率. 相似文献
878.
虽然针对互击式气-液喷注器开展了大量研究,但对互击式气-气喷注器的了解甚少。为了深入理解互击式气-气喷注器气气混合过程的特点,利用粒子图像测速(PIV)系统对其开展了流动显示实验研究。实验结果表明:对于O-F-O互击式气-气喷注器,气流撞击角度和氧/氢动量比直接影响着气流撞击作用的大小,控制着气流混合过程;对于喷孔间距保持一定时,撞击角越大,气流间的相互作用越强,气流混和效果越好;氧/氢动量比越大,气流间撞击力越强,混合距离越短,对中心气流的挤压作用越厉害,其流场分布三维特征越明显;可以通过组合高的氧压降、低的氢压降和大撞击角来设计混合效果较好的互击式气-气喷注器。 相似文献
879.
880.
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。 相似文献