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631.
632.
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
633.
634.
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
635.
基于NN与SVM的图像质量评价模型 总被引:1,自引:1,他引:1
为了有效地评价图像质量,利用峰值信噪比(PSNR,Pear Signal to Noise Ratio)和结构相似度(SSIM,Structure Similarity)作为图像质量的描述参数,给出"野点"的定义,提出"野点预测"并基于神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立新的质量评价模型:神经网络用来获取质量评价映射函数,支持向量机实现样本分类.采用UTexas图像库数据进行仿真试验,质量评价模型预测图像质量的单调性比PSNR提高7.42% ,质量评价模型预测结果的均方误差平方根比PSNR提高36.06%,模型性能测试中"野点"的数目相对减少,模型性能得以提高.试验结果表明该模型的输出能有效地反映图像的主观质量. 相似文献
636.
为解决支持向量分类机多分类存在的样本重复训练、训练模型过多的问题,保证模拟电子系统在整体和局部多故障模式上的诊断正确率,提出基于最小偏差的最小二乘支持向量回归机多故障诊断方法.通过引进样本各维度拟合误差相对于平均拟合误差的偏差平方项,最小化维度间的拟合误差间距,得到能够输出多维变量及具有高分辨率的最小二乘支持向量回归机模型.将模型多维输出值与预设的各个多故障模式值相乘,所得结果集中最大值所对应的多故障模式即为最终诊断结果.仿真结果表明:提出的方法在简化训练过程的同时,能够保持良好的整体和局部多故障诊断正确率. 相似文献
637.
基于量子万有引力搜索的SVM自驾故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对自动驾驶仪在实际测试过程中故障样本较少的情况,提出一种基于量子万有引力搜索算法(QGSA)的支持向量机(SVM)故障诊断模型。SVM能较好地解决小样本、非线性问题,适用于自动驾驶仪的故障诊断。为进一步提高万有引力搜索算法(GSA)对参数寻优的收敛速度和收敛精度,将基于GSA的QGSA应用于SVM的参数寻优中,以解决SVM由于参数选取不当导致过学习或欠学习的问题,从而获得最优的分类模型。通过模拟实验分析,当训练样本数量为50时,基于QGSA的SVM故障诊断模型分类准确率便能达到96.530 6%,而基于遗传算法(GA)的SVM故障诊断模型分类准确率为92.040 8%,基于GSA的SVM故障诊断模型分类准确率为91.632 7%。仿真实验结果表明,基于QGSA的SVM故障诊断模型具有更好的故障诊断能力。 相似文献
638.
飞机的键盘有人认为,飞机的发展,大概就像小孩在钢琴上练习音阶一样,从低音一个一个音符向上移,慢慢就弹到了高音。飞机的发展也一定是按照从小飞机一点一点变大,逐渐便有了大飞机。总之,他们认为由小到大,是一个渐进的过程。实际上飞机的键盘有许多键是不响的。小飞机这头许多键可以弹响,大飞机那一头也有许多键是响的。但在 相似文献
639.
640.
欧洲合力打造新“心脏” 目标直指“远景2020”排放标准 总被引:3,自引:0,他引:3
欧洲航空研究顾问委员会制定了代号为“远景2020”的排放标准,为达到该指标,欧洲各国的发动机制造商在新型航空发动机核心机技术(Newac)项目的支持下,共同开发了若干新概念的发动机及其核心机,为下一代飞机动力装置的研制奠定了坚实的基础。 相似文献