基于支持向量机的飞行器多余物信号识别

针对飞行器控制电路在生产制造过程中可能引入金属线头等微小多余物,从而留下短路等安全隐患的问题,提出了一种基于微粒碰撞噪声检测（PIND）的飞行器多余物材质识别方法。首先,利用短时自相关函数提取PIND信号的脉冲部分;然后,提取多种时频域统计特征,并与梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征结合起来;最后,训练多分类支持向量机模型实现材质分类。为验证所提方法的有效性,采集了3种不同材质多余物的PIND信号进行模型训练及测试,实验结果表明,所提方法材质识别准确率达98%,优于同类方法的相关结果。      

航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术

结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.     

基于改进相关向量机的锂电池寿命预测方法

锂电池具有轻便安全、循环寿命长和安全性能好等优点,作为一个被广泛应用的储能电源,锂电池健康管理和寿命预测是国内外研究的热点。建立锂电池寿命预测方法和模型,基于实验历史数据,建立电池衰减模型从而对整个电池的工作状态进行评估,及时对设备进行维护和替换,以确保电池工作的稳定。对相关向量机（RVM）的核函数进行了组合改进,优化了RVM的性能,减小了锂电池寿命预测的偏差度,提高了预测精度。      

一种改进的SVM算法

当训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的麻烦。文献[4]提出了一种针对大规模样本集的学习策略,该方法虽大幅降低了学习的代价,但存在着一个致命的弱点:如果初始样本集选择不当,SVM的分类精度将得不到保障。基于此,本文引入了“最远邻”,对文献[4]中算法进行了改进。实验表明,采用这种改进的算法不仅保留了文献[4]方法的优点,而且这样获得的分类器的分类精度完全可以与直接通过大规模样本集训练得到的分类器的分类精度相媲美,甚至更优。     

全向信标副载波调制度过低的原因及解决方法

本文主要阐述副载波调制度由于周围的场地、边带与载波的相位和幅度不符合一定的相位关系，边带电缆电气长度不一致造成的相位偏差三种原因，导致的副载波调制度过低，并提出相应的解决方法。     

复合材料冀身组合体结构有限元分析

对某复合材料的翼身组合体进行静强度有限元分析，得出其应力、应变，并将之与试验结果进行比较，确认模型的可行性，并根据复合材料的许用应变给出最大试验外载放大系数。最后，结合试验给出一些建模体会。     

GPS在民航飞机中的应用

本文介绍了GPS的基本工作原理，说明GPS在飞机导航中的作用。     

晶闸管三相无源逆变器及其计算机辅助设计

本文对目前常见的串联电感式和具有辅助晶闸管单独关断式电压源三相逆变器,以及串联二极管电流源三相逆变器进行了简要分析。详细阐明了串联二极管电流源三相逆变器主电路所有电气参数设计计算公式。在此基础上提出了这种逆变器通用的数学模型,计算机辅助设计流程图和源程序。在多次设计中实际运用,效果较好。本文计算机源程序可供实际设计直接使用。     

现代战斗机飞行力学问题的研究进展

阐述了现代战斗机研制中若干飞行力学问题研究现状,内容涉及敏捷性设计指南和空战敏感性管理系统,过失速飞行包线扩展和机动飞行,大迎角飞行控制律设计,推力矢量控制和准无尾飞行,大迎有特性分析方法－开环和闭环特性分支分析方法和大迎角飞行品质要求六个方面。研究结果显示出这些大迎角飞行力学领域最新发展趋势及其在现代战斗机研制中的作用地位。     

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。