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882.
基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法.首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得.然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合“退化轨迹不相交”原则和高斯过程假设,预测出锂电池健康状态未来时刻的发展趋势.最后结合给定的失效阈值,通过统计穿越阈值的粒子数目得到剩余寿命的概率分布.使用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的电池数据集与高斯过程回归(GPR)方法进行对比实验,多项预测性能指标结果表明贝叶斯LS-SVR方法具有更高的预测准确度和置信度. 相似文献
883.
气动降阶模型(ROM)是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。 相似文献
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2011年4月11日,两年一度的重量级展会CIMT将在北京举行,在为用户提供全面计量解决方案的企业经营目标的引导下,海克斯康将为参观者展现了"高速、非接触、全流程"的史上最全品类的测量技术. 相似文献
887.
简要介绍了气波机的结构、特点、设计参数及气波机空气降温系统;着重研究了气波机在航空发动机高空模拟试验中的应用,针对气波机运行调试过程中出现的典型故障进行分析并提出解决方案.初步掌握了气波机的性能,为试验进气温度调节提供经验.采用变频启动,可降低损耗、增强启动可靠性;在启动电机的电源线上增加制动电阻,可削弱反向电势的影响,避免运转过程中频繁停机.试验证明,气波机在航空发动机高空试验的应用是成功的. 相似文献
888.
作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为"分解—重组"法和"直接求解"法。文章对二类方法进行了介绍和分析,指出其优缺点和未来的改进方向。 相似文献
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