基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

空间天气模式集成可视化演示软件设计

空间天气模式集成是空间天气预报业务化的基础, 空间天气模式集成可视化演示软件系统是其中重要的研究内容之一. 空间天气模式种类繁多, 要素多样, 模型复杂, 且各模式可视化形式及方法具有差异性. 本文综合当前中国空间天气模式的特点, 构建了一套空间天气模式集成可视化演示系统. 该系统兼容性好、可扩展性高, 能够集成当前中国空间天气中大多数模式. 讨论了空间数据管理方法, 基于Visual C++ 软件平台和OpenGL可视化软件模块,以动态加载方式初步实现了多个空间天气模式的可视化集成.      

基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号检测

根据瞬态通信信号和非高斯噪声的特点,建立了相应的信号模型,并利用希尔伯特-黄变换（HHT）处理非线性非平稳信号的优势,提出了基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号的检测算法。该检测算法分为集合经验模式分解（EEMD）和固有模态函数（IMF）分量筛选两部分,首先经过加入随机白噪声多次试验取均值得到待检测信号的IMF分量,再结合各个分量与原信号的能量差异和相关性剔除虚假IMF分量,从而实现对混叠在非高斯噪声中的瞬态通信信号的有效检测。仿真在不同的条件下对比了本文算法与其他算法对信号的检测效果,结果证明本文算法能够有效克服HHT中存在的缺陷,实现对瞬态信号更为准确的分析和检测。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。      

双向联想记忆集成

由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM.     

复合材料钻削刀具状态集成学习分类技术

刀具状态监测关系到工件加工质量,因此实时掌握刀具的磨损状态具有重要的意义。针对单一模式识别分类器的局限性,提出了基于异态集成学习模型的刀具状态监测系统。在该系统中,根据集成学习基分类器选择原则,选取了支持向量机(SVM)、隐马尔科夫模型(HMM)以及径向基神经网络(RBF)这3个单分类器作为基分类器。为了验证监测系统的有效性,进行了复合材料钻削实验,提取了加工过程中的钻削力信号、振动信号的时域特征并利用局部保持法(LPP)进行了特征选择。通过与单分类器和集成学习分类效果的对比,表明了集成学习模型相比于单一基分类器具有更高的分类精度和更好的稳定性。     

基于改进HHT的一体化电液作动器故障诊断

介绍了机载变排量变转速一体化电动静液作动器(EHA-VPVM,Electro-Hydrostatic Actuator with Variable Pump displacement and Variable Motor speed)的系统结构,根据EHA-VPVM早期故障信号非平稳、时变等特点,采用一种新的时频分析方法希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang Transform)进行信号分析.针对HHT方法的模态混叠和虚假本征模态函数问题,提出两点改进:通过集合经验模式分解算法抑制模态混叠的发生;采用相关系数法保留真实本征模态函数.对EHA-VPVM工程样机进行早期故障诊断实验,用Hilbert边际谱和HHT谱分析永磁无刷直流电机两种工作状态下的振动信号.实验结果表明:改进HHT方法较好解决了HHT的模态混叠和虚假本征模态函数问题,能准确提取研究对象的早期故障特征,对EHA-VPVM早期故障具有良好的诊断效果.     

基于CEEMDAN降噪与双谱分析的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提 取的准确性，将基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）用于滚动轴承振动信号的降噪中，并对降噪后的轴承故障信号 进行双谱分析。结果表明：CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰，经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱全局图存在明显差异，根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分；通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率，从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚 动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。     

面向精准工程湍流模型的理论研究

长期以来,工程湍流模型建立在量纲分析和经验修正的基础上,绝对预测能力不足而且模型参数的意义不明确。关于湍流边界层的理论研究一直平行地在两条路线上前行,或是经验性地构造有关平均速度或动能的分布,或是利用数值模拟等技术对于湍流脉动结构进行精细刻画。二者之间的分割导致对湍流边界层物理图像的不完整,从而限制了对一系列相似性关系的揭示。新近发展的结构系综理论,立足于探索由于固壁对于流场的雷诺应力各个分量所表现的拉伸对称性约束,完成了一个对于平均速度和动能剖面的统一描述,从而形成了一个构建工程湍流模型的新思路:一方面,理论指导如何开展湍流DNS(Direct Numerical Simulation)和LES(Large Eddy Simulation)的大数据分析,提炼对定量描述复杂流动有物理意义的多层结构参数;另一方面,指导开发物理图像清晰、定量描述精确的新型湍流(代数)模型。结构系综理论揭示了壁湍流所共有的普适多层结构,完整地刻画了边界层湍流的雷诺数、马赫数相似性,有望推动理论空气动力学研究进入一个定量化、精确化的新阶段。     

基于克隆选择算法的学习型Petri网及在潜在通路分析中的应用

传统学习型Petri网(LPN)有2个缺陷:1)都是针对无回路PN模型,这不符合实际情况;2)大部分都是利用BP算法进行学习,带来BP算法固有的缺陷.针对这2个缺陷,提出基于克隆选择算法(CSA)的LPN(CSALPN).首先对系统进行PN建模,然后利用CSA训练PN,使得PN既可以学习先验知识又可以利用系统的结构信息...