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基于SMO—SVR的飞机舵面损伤故障趋势预测 总被引:1,自引:1,他引:1
飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR, Sequential Minimal Optimization Support Vector Regression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,以确定最优嵌入维数m和延迟时间τd.根据所求m和τd建立加权SVR预测模型,并调整了SMO算法的停机准则.利用区间自适应粒子群算法(IAPSO, Interval Adaptive Particle Swarm Optimization)优化SVR参数,以提高参数优化速度.为了验证改进算法的有效性,针对飞机方向舵损伤故障趋势进行了预测和分析,并与径向基函数神经网络(RBFNN, Radial Basis Function Neural Network)方法进行了对比,仿真结果表明SMO-SVR预测模型具有很好的预测能力. 相似文献
832.
为检验全球电离层闪烁模型(GISM)在中国低纬地区预测的准确性,根据2011年7月至2012年6月期间中国低纬地区三个观测站记录的GPSL1频点的电离层闪烁数据,对GISM模型的预测结果进行了分析.研究表明,在太阳活动高年,该模型能够反映出中国低纬地区闪烁的主要特征.模型预测的闪烁开始时间与观测结果较为一致,而结束时间滞后观测值约1h;模型预测的低纬地区闪烁强度峰值与观测结果基本一致,而在相同累积概率条件下,模型预测的闪烁强度则高于观测值;模型显示闪烁发生概率和闪烁强度随纬度的增加而减小,这一结果与观测结果一致. 相似文献
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836.
本文针对U78钢轨(卢森堡产)在实际使用过程中出现的损坏开裂情况,对不同炉号、不同钢轨、不同股役道路位置和不同部分的钢轨分别进行取样试验,通过电子显微分析、硬度检测分析和金相显微技术等一系列实验手段,对所有取样进行了宏观和微观的全面检测和分析,力求对所试验的钢轨质量和损伤做一全面、完整评价。 相似文献
837.
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839.
为了解决过程噪声和测量噪声为高斯有色噪声且反馈控制器未知情况下的闭环系统辨识问题,给出了基于子空间辨识框架下的闭环辨识算法。算法通过选择适当的辅助变量,构造出噪声过程的高阶累积量,并利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特性来抑制噪声的影响,最后再使用子空间算法辨识系统的状态空间模型。数值仿真表明,对于存在高斯有色噪声的闭环系统,该辨识算法可以得到无偏的系统状态空间模型。 相似文献
840.
提出了一种基于有限维种子累积序贯估计(FSASE,Finite Seed Accumulation of Sequential Estimation)的直接扩频序列快速捕获算法。该算法既能解决SASE算法只能工作在理想情况(不能有多普勒频移,PN码偏等影响)的问题,又能克服RASE算法不能在低信噪比下工作的缺陷。文中采用生成函数流图法推导出了衰落信道下FSASE算法平均捕获时间的闭式解。理论分析和计算机模拟表明,该算法即使在很低的信噪比下也具有优良的性能,并且实现复杂度低,具有工程实用价值。 相似文献