基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

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。     

涡轮带冠叶片干摩擦阻尼减振试验

设计一套涡轮带冠叶片干摩擦阻尼减振试验系统,并利用该试验系统对阻尼块与叶冠之间不同接触紧度、不同接触面积以及采用不同材料阻尼块时涡轮叶片动力特性和减振效果进行了分析研究.结果表明接触紧度、阻尼块的接触面积、材料以及外部激振力共同影响涡轮叶片的减振效果,共同决定该系统是否存在最优正压力以及最优正压力存在时的范围或大小.另外,激振力的变化将导致叶片的响应、系统阻尼比、共振频率以及最优正压力等一系列参数变化.试验结果能够为理论计算提供数据验证,为指导涡轮带冠叶片的减振设计提供依据.      

流体控制矢量喷管启动过程的瞬态响应

采用三维非定常数值模拟方法对流体矢量喷管启动的瞬态响应过程进行了研究,给出了流场的演化特性及性能参数的响应时间.根据不同时刻的流场和壁面压力分布,分析后得到了注气附近射流扰动波系及漩涡的演化过程,并与上壁面压力分布相互印证.由性能参数(包括流量,推力系数,矢量角)的时间响应曲线发现:流量和推力系数在响应初始阶段存在剧烈波动,而矢量角是平稳变化,三者的响应时间在毫秒量级.      

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。     

捷联惯性制导系统的圆锥误差及其补偿

圆锥误差是捷联惯导系统,特别是激光陀螺捷联惯导系统重要的误差源,为提高激光捷联惯性系统的导航精度,防止姿态误差的积累,本文研究了圆锥补偿算法和圆锥补偿误差特性,给出了常用的8种圆锥补偿算法,针对激光陀螺惯组的实际应用背景,开展了弹道仿真研究,给出了圆锥误差对激光陀螺捷联惯导系统导航精度的影响和补偿修正的效果。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

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...