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- 基于多维特征量的航空串联故障电弧检测
- 作者： 崔芮华 王绍敏 来源： 科学技术与工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机 粒子群优化 多维特征量 航空故障电弧
- 描述： 航空交流系统工作环境复杂、故障电弧检测可靠性要求较高,而单一特征的检测方法适应能力相对较差。开展了航空交流电源条件下串联型故障电弧模拟试验,分别对电源频率为360 Hz、400 Hz、450 Hz时的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。
- 机动区航空器速度异常检测研究
- 作者： 李楠 刘朋 靳辉辉 来源： 计算机仿真 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机 机动区 指标 速度异常
- 描述： 随着航空器起降架次的增加,机动区航空器运动过程中存在的不确定性因素增多,从而加重了塔台管制员的工作负荷。针对上述问题,提出基于SVM机动区航空器速度异常检测的方法,为管制员提供智能辅助提醒及预警,降低机场机动区的安全风险。首先对机动区航空器速度异常进行定义、分类和判定,界定出机动区航空器滑行速度异常的标准;其次对航空器ADS-B历史数据进行分析和处理,筛选出完整航迹,确定滑行路径;接着综合考虑航空器滑行位置和机型两个指标,经过统计得到航空器在跑道和滑行道滑行时的正常速度范围和异常速度范围;最后利用SVM方法建立机动区航空器速度异常检测模型,从而找出速度异常的航空器。仿真结果表明,该方法能够快速、有效的检测出航空器在滑行过程中速度异常的位置。
- 相关向量机在航空瞬变电磁去噪中的应用研究
- 作者： 陈龙舟 来源： 成都理工大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 相关向量机 支持向量机 去噪 航空瞬变电磁
- 描述： 相关向量机在航空瞬变电磁去噪中的应用研究
- 给不给飞机餐应按市场规矩办事
- 作者： 毛建国 来源： 珠海特区报 年份： 2019 文献类型 ： 报纸 关键词： 高空飞行 客舱 降低成本 地铁公司 飞机颠簸 国际航空 那份 商务舱 飞机餐 人长
- 描述： 近日，有多位网友反映，进入8月以来，他们乘坐飞机时明显感觉到航空公司提供的餐食质量和服务内容都“缩水”了。不仅购买经济舱座位的乘客感受明显，乘坐商务舱的乘客也深有体会。不少网友还提出质疑，指出航空公司这样的举措就是为了减少支出，降低成本。对此，有航空公司负
- 全文：近日，有多位网友反映，进入8月以来，他们乘坐飞机时明显感觉到航空公司提供的餐食质量和服务内容都“缩水”了。不仅购买经济舱座位的乘客感受明显，乘坐商务舱的乘客也深有体会。不少网友还提出质疑，指出航空公司这样的举措就是为了减少支出，降低成本。对此，有航空公司负
- 上海 航空气象服务智慧领航
- 作者： 本报通讯员 朱晔 谢英 记者 谢丽萍 王瑾 来源： 中国气象报 年份： 2019 文献类型 ： 报纸 关键词： 飞机航线 长三角 低空风切变 飞机颠簸 航空气象 国产大飞机 备降 雷达回波 支线客机 航空运输业
- 描述： 天气作为影响航班飞行最主要的外部因素，对天气的精准预测已是现代航空运输业发展的必然要求。长三角地区最大的航空公司——中国东方航空公司每天约有2800次航班，几乎每半小时就有一架飞机起落。东航运控中心首席气象专家王秀春把气象比喻为航空的“眼睛”，“高密度航?
- 全文：天气作为影响航班飞行最主要的外部因素，对天气的精准预测已是现代航空运输业发展的必然要求。长三角地区最大的航空公司——中国东方航空公司每天约有2800次航班，几乎每半小时就有一架飞机起落。东航运控中心首席气象专家王秀春把气象比喻为航空的“眼睛”，“高密度航?
- 基于支持向量机的飞机重着陆风险预警模型
- 作者： 陈思 孙有朝 郑敏 来源： 兵器装备工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 风险预警 支持向量机 重着陆 QAR 航空运营安全
- 描述： 基于飞机历史运营数据,从参数识别、数据集构建、参数提取优化等方面给出了重着陆风险预警的数据处理方法;基于自适应变异粒子群参数寻优方法改进支持向量机分类模型,提出重着陆风险预警模型;以某A320机队历史运营数据为例,建立重着陆风险预警模型并给出预警功能实现过程。针对重着陆风险预警的研究可为飞行员操作、飞机维修计划的制定与实施提供参考依据,有效降低飞机运营风险。
- 基于改进EMD的排气温度裕度预测
- 作者： 戴邵武 陈强强 丁宇 来源： 兵器装备工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机 排气温度裕度 预测 经验模态分解 回归
- 描述： 排气温度裕度（Exhaust gas temperature margin，EGTM）是表征发动机运行状态的重要性能参数之一，通过对连续多个飞行架次的EGTM进行预测分析，能够有效预测发动机的工作性能，从而为后续预防性维护提供理论依据。针对EGTM数据的非线性、非平稳特征，提出了基于改进经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）与支持向量回归（Support vector regression，SVR）相结合的预测方法。首先通过改进的EMD方法对EGTM数据进行分解以降低时间序列的复杂程度；其次根据EMD得到的各本征模态函数及趋势序列，构建基于支持向量机的预测模型；最后将所得的各分量的预测结果综合以得到EGTM的预测结果。以某航空发动机EGTM数据验证来所提方法的有效性，结果表明，相比于传统的预测方法，RMSE与MAE降低至2.024、1.603，有效提高了回归精度。