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根据【关键词:支持向量机,机动动作识别,特征提取,无监督学习,正则化自动编码器】搜索到相关结果 28 条
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一种基于试飞数据的航空发动机滑油金属含量预测方法
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作者:
尤黎明
来源:
航空科学技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
小样本数据
滑油金属含量预测
试飞数据
信息扩散
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描述:
航空发动机的试飞数据与滑油光谱数据为基础,通过分析润滑系统运行机理,确定了滑油金属含量的主要影响因素,采用信息扩散结合支持向量机的方法建立了滑油金属含量预测模型,解决了小样本数据限制的问题。模型预测结果
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基于状态辨识的航空发动机转子叶片剩余寿命模型
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作者:
刘建勋
翟旭升
谢岩甫
罗志煌
答宇航
来源:
燃气涡轮试验与研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
模型辨识
支持向量机
航空发动机
剩余寿命
工作叶片
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描述:
模型的表达形式。以现役航空发动机部分转子叶片为对象,跟踪获得叶片工作历程中,不同阶段的状态参数以及叶片到寿失效信息,采用支持向量机算法和滚动优化方式,建立了叶片剩余寿命状态参数辨识模型。应用结果表明,模型准确性随着时间增长和可用样本数量增加而逐渐提高,预期应用价值明显。
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基于Multi-Agent的航空装备产业集聚区域供应链协同采购协商模型研究
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作者:
汪明
来源:
贵州大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
供应链
Agent技术
粒子群算法
协商模型
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描述:
基于Multi-Agent的航空装备产业集聚区域供应链协同采购协商模型研究
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基于QAR的A320系列飞机空调故障分析和预测方法研究
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作者:
张灵杰
来源:
电子科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
QAR数据
支持向量机
极限学习机
BP神经网络
A320空调系统
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描述:
基于QAR的A320系列飞机空调故障分析和预测方法研究
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基于Multi-Agent的航空装备产业集聚区域供应链协同采购协商模型研究
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作者:
汪明
来源:
贵州大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
供应链
Agent技术
粒子群算法
协商模型
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描述:
基于Multi-Agent的航空装备产业集聚区域供应链协同采购协商模型研究
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基于QAR的A320系列飞机空调故障分析和预测方法研究
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作者:
张灵杰
来源:
电子科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
QAR数据
支持向量机
极限学习机
BP神经网络
A320空调系统
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描述:
基于QAR的A320系列飞机空调故障分析和预测方法研究
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.
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基于航空交流故障电弧标准的电弧仿真研究
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作者:
孟驰华
马娅娜
韦清瀚
杨昌
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
特性分析
模型优化策略
电弧标准
航空交流故障电弧
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描述:
随着飞机多电全电技术的迅猛发展,电力系统在飞机中的重要程度不断提升,而电弧故障是航空电力系统多发的一类电气故障,会引起飞机火灾,轻则烧毁线路,重则引起飞机坠毁。因此,航空交流故障电弧的研究对保障飞机电力系统的安全十分重要。针对传统航空交流故障电弧模型种类单一、难以准确模拟真实故障电弧的特点,基于航空交流故障电弧试验标准下点接触电极、点接触截断和松动接线柱试验中得到的故障电弧电压、电流特性进行分析后,提出模型改进方法,形成航空交流电弧仿真优化策略,从而涵盖所提航空交流电弧试验标准下的故障电弧特性。通过MATLAB/Simulink完成了电弧模型的搭建,对电弧数据及模型仿真结果进行特征量提取及比较,验证了航空交流故障电弧模型仿真策略和方法的有效性。
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.