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- 如何控制飞机维修中的人为差错分析
- 作者： 何大伟 彭靖波 胡金海 宋志平 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别 航空发动机 多核支持向量数据描述 飞参数据 改进蝙蝠算法
- 描述： 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的收敛速度和收敛精度,得到了混沌脉冲蝙蝠算法(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97.5479%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。
- 基于随机森林的航空发动机工作状态识别
- 作者： 李鼎哲 彭靖波 赵泽平 王玮轩 赵彪 来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别 主成分分析 航空发动机 随机森林 属性约简 飞参数据
- 描述： 为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。
- 基于随机森林的航空发动机工作状态识别
- 作者： 李鼎哲 彭靖波 赵泽平 王玮轩 赵彪 来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别 主成分分析 航空发动机 随机森林 属性约简 飞参数据
- 描述： 为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。