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301.
监视参数预测和故障识别法 总被引:2,自引:0,他引:2
将时间序列分析方法应用于航空发动机状态监视与故障诊断中, 采用自回归模型, 对监视参数进行趋势预测。进一步将时序分析与模式识别技术相结合, 通过构造判别函数和用参数相关分析法, 识别发动机典型故障。 相似文献
302.
研究了一类特殊非线性系统——混沌系统的预测问题。混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,混沌时间序列难以预测和控制,文章先是通过重构系统状态相空间分析混沌时间序列,然后采用多层前向神经网络对其进行预测。对典型的Lorenz和Mackey-Glass混沌序列预测结果表明,如果训练样本足够多,网络结构简单适当,训练后的网络具有很好的泛化性能,说明神经网络预测方法具有较好的工程实用价值。最后分析神经网络初始权值设置对预测性能的影响,指出改进方向。 相似文献
303.
雷达探测距离是雷达发射功率、频率、接收信号功率等这些不确定参数的函数。以区间数学为基础,将这些不确定参数描述为区间变量,借助一阶泰勒级数,提出了近似估计雷达探测距离的区间分析方法。区间分析方法降低了以往处理不确定问题概率方法需要知道不确定参数均值、方差或概率分布密度等详细统计信息的要求,只要求知道不确定信息所在的边界,而且计算量少。通过算例与概率分析方法相比较,表明了区间分析方法的可行性和优越性。 相似文献
304.
305.
非定常流场分析结果向结构载荷压力场转化问题的解决 总被引:3,自引:0,他引:3
王梅 《燃气涡轮试验与研究》2005,18(3):15-18,22
在研究前排静子叶片尾流对后排转子叶片振动的影响时.一个很大的难题就是如何将尾流场作用下的转子叶片通道内的非定常流场转化为适于振动响应分析的结构载荷压力场的形式,并引入有限元分析。在本文中,首先将转子叶片通道进口处的尾流参数进行傅立叶分解,然后分别对各阶谐波作用下的转子叶片通道内的非定常流场进行计算,将其叠加,得到整个非定场流场的解。这样,在进行振动谐响应分析时,各阶谐波作用下的载荷压力场实际上就是其对应的各阶非定常压力场。同时,通过一定的简化,把非定常气动分析结果转化为适于ANSYS谐响应分析的加载形式,从而成功地把结构载荷压力场引入了有限元分析。 相似文献
306.
本文从数学实验的角度着手,以傅立叶级数和曲线族的包络实验为例,从一个侧面探讨数学教学与物理教学之间的关系。为高校的教学改革提供了新的视角。 相似文献
307.
基于支持向量经验模态分解的故障率时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对故障率时间序列的非线性与非平稳特性,提出一种基于支持向量经验模态分解(SVEMD)的预测方法。首先,将故障率时间序列分解为多个固有模态函数(IMF)与一个余量(RF),利用最小二乘支持向量机(LSSVM)预测时间序列两端的局部极值点,以抑制传统经验模态分解(EMD)的边缘效应;同时以LSSVM回归方式形成包络线,以取代传统EMD中的三次样条插值;然后,建立各IMF与RF的预测模型;最终,将各IMF与RF的预测结果相加以获得故障率时间序列的预测结果。仿真结果表明,该方法的预测精度较传统基于EMD的预测方法与单一预测方法有显著提高,可实现对故障率的准确预测。 相似文献
308.
309.
310.