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为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。 相似文献
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在基于DSP平台的某型航空涡扇发动机综合电子调节器的数字化研究中,提出了一种改进遗传算法,并将其应用于数字PID控制器的参数整定过程中.仿真结果表明,该改进遗传算法相比于基本遗传算法及常规PID参数整定方法,控制器动态性能更为优越,可调整性更强. 相似文献
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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
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建立了某涡扇发动机气动热力学模型和该型发动机综合电子调节器、主燃油泵调节器的实验室工作环境。发动机数学模型运行在计算机上,通过VXI总线技术,将其与控制器和执行机构实物连接,组建了某涡扇发动机燃油综合控制半实物仿真试验系统。对该半实物仿真试验系统进行试验,结果表明:该半实物仿真试验系统能有效地对该型发动机燃油进行静态和动态控制,为开展发动机的全权限数字电子控制(FADEC)系统研究和先进控制理论在发动机控制中的应用研究奠定了试验基础。 相似文献
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以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的,基于人工免疫理论中的克隆选择算法,结合聚类分析方法,提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征,得到最有利于分类的子特征集,提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明,经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力,为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。 相似文献
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