基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制

 基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

民航总局政策法规司司长袁耀辉就《国内航空运输承运人赔偿责任限额规定》答记者问

问:新《规定》对原《规定》做了哪些修改?答:新《规定》是对1989年发布、1993年修订的《国内航空运输旅客身体损害赔偿暂行规定》的修改和发展,主要表现在:(1)扩大了适用范围。原《暂行规定》只适用于国内航空运输过程中发生的旅客身体损害赔偿,新《规定》除规定了旅客身体损害     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于排列组合熵的转子振动信号故障诊断SVM方法研究

针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。