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221.
为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法(CRBA)优化的多核支持向量数据描述(CRBA-MKSVDD)智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述(MKSVDD)改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法(BA)的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。 相似文献
222.
越来越多的电力电子装置应用到多电飞机(MEA)电力系统中,导致MEA用电负荷功率呈现脉动特性,采用混合储能系统(HESS)平抑负荷功率脉动。为减少HESS重量,提出了一种高功率密度的优化配置方法。为建立负荷功率与储能介质之间的关系,提出了等效时间(ET)的概念,比较两者的ET常数作为储能系统类型选取的依据。进一步提出空间矢量法,采用能量型储能介质矢量和功率型储能介质矢量合成负荷功率,确定最优单体和截止频率,实现了HESS高功率密度配置。同时,从能量约束和功率约束两个方面进行HESS的容量的计算。最后,通过算例配置和仿真分析验证了本文所提方法的可行性和正确性。 相似文献
223.
针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。 相似文献
224.
针对低成本三相四开关变频器构成的永磁同步电机驱动系统存在转矩脉动较大的问题,提出了一种系统转矩脉动优化控制策略。系统中存在的转矩脉动分为低频和高频转矩脉动,对于由直流电容电压波动产生的低频脉动,采用了引入一种基于非正交坐标变换的补偿方案,而对于高频脉动,分析评估了不同调制策略的影响,选择了最优调制策略。此外,线性调制范围设置考虑了系统直流电容电压波动,避免了低频脉动造成的过调制。同时,还设计了电容电压偏移抑制控制以扩大线性调制区范围。试验结果验证了新型控制策略抑制系统转矩脉动的效果明显。 相似文献
225.
在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。 相似文献
226.
流场可视化技术采用图形图像直观地表现CFD数值模拟的计算结果,使用户能够方便地对这些数据进行分析、比较和研究。然而,CFD数值模拟的流动复杂,其产生的流场数据规模巨大、数据类型复杂、特征提取困难,传统的串行可视化软件效率低、交互手段单一,难以满足数据分析的需求。国家数值风洞(NNW)工程研制了一套流场数据处理可视化软件系统(NNW-TopViz,简称TopViz),具有对流场数据处理与特征提取、几何图形绘制等可视化与交互功能。根据可视分析效率需求,TopViz实现了线程并行,在多核计算环境下有效提高了可视化计算和交互效率;针对流场特征提取困难、常规方法效率低的问题,TopViz实现了基于卷积神经网络的流场旋涡特征提取方法,提升了特征提取准确率和效率;为提高软件交互效率并提供便捷的交互方式和体验,基于头戴式显示设备和体感控制器构建沉浸式虚拟显示与交互平台,TopViz实现了手势和眼球凝视2种交互方法,提供沉浸式环境下多视图、多角度流场探测方式。 相似文献
227.
针对目前轨姿控发动机动态推力与推力矢量测试系统测量精度低、测试覆盖面不全及操作的复杂性,研制了一套基于压电测力平台的动态推力与推力矢量测试系统。此系统的研制攻克了测力平台结构参数优化技术、标准信号发生器设计技术、测试相间干扰处理技术等五项关键技术点.实现了连续脉冲力及多方向力的测量,系统操作可靠、便捷,各项测试指标满足总体要求,为动态推力及推力矢量测试提供了手段。 相似文献
228.
航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于非线性不可分支持向量机(SVM)方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。 相似文献
229.
230.