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基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演
作者: 廖晓龙   张志厚   范祥泰   路润琪   姚禹   曹云勇   徐正宣   来源: 中南大学学报(自然科学版) 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 频率域   深度神经网络   航空电磁   改进粒子群优化算法   反演  
描述: 传统的梯度反演方法依赖于初始模型选取,且容易陷入局部极小,在一定程度上影响着反演的求解精度和收敛速度,为此,提出一种基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法。首先,通过频率域航空电磁模型正演获取样本数据集;随后,依据样本数据集建立深度神经网络的基本框架,网络的输入为归一化垂直磁场分量,输出为相应地电模型参数;第三,提出一种惯性权重振荡衰减措施在粒子群优化算法的基础上进行改进,以提高粒子群优化算法的全局寻优能力,并利用改进的粒子群优化算法优化深度神经网络的训练过程,得到连接权值与阈值的最优解;最后,将最优的权值与阈值作为网络的初始值,并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。利用层状地质模型测试改进粒子群深度神经网络算法、粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法的反演效果,并将此方法运用于实测航空电磁数据反演。研究结果表明:本文提出的改进粒子群神经网络算法充分结合了粒子群优化算法的全局寻优性能和深度神经网络的局部寻优性能,在反演过程中能有效避免反演陷入局部极小,寻找到全局最优解,并能准确地反演出地电模型参数;与粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法相比,本文提出的方法具有更高的求解精度和收敛速度。
基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断
作者: 白杰   张正   王伟   孙晓楠   来源: 机床与液压 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 小波变换   容错控制   神经网络   改进粒子群优化算法   传感器  
描述: 航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础,使用正常传感器预测故障传感器值。通过对比传感器输出和神经网络预测值的残差来实现传感器的故障诊断,其中神经网络可以在传感器故障后估计出正常的模拟信号代替故障信号供发动机控制系统使用,实现航空发动机控制系统的容错控制;使用改进粒子群优化算法优化BP神经网络的阈值和权值,以提高神经网络诊断和预测信号精度。仿真结果表明:该方法可以有效完成故障诊断,减少漏诊和误诊的发生。
基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断
作者: 白杰   张正   王伟   孙晓楠   来源: 机床与液压 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 小波变换   容错控制   神经网络   改进粒子群优化算法   传感器  
描述: 航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础,使用正常传感器预测故障传感器值。通过对比传感器输出和神经网络预测值的残差来实现传感器的故障诊断,其中神经网络可以在传感器故障后估计出正常的模拟信号代替故障信号供发动机控制系统使用,实现航空发动机控制系统的容错控制;使用改进粒子群优化算法优化BP神经网络的阈值和权值,以提高神经网络诊断和预测信号精度。仿真结果表明:该方法可以有效完成故障诊断,减少漏诊和误诊的发生。
航空发动机研制过程中项目管理技术探究
作者: 付航   来源: 科技创新与应用 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 小波变换   容错控制   神经网络   改进粒子群优化算法   传感器  
描述: 航空工业的发展一直是各个国家探索和研究的核心部分,其直接体现出一个国家的科技综合水平以及国防实力的强弱。而航空发电机则是航空工业发展的关键环节,是一项具有复杂性和先进性工程技术类型,因此航空发动机的研制具有巨大的难度以及技术含量,为了实现其有效和持续性发展,一定要做好研制中的项目管理,下面,文章就针对航空发动机研制过程中项目管理技术进行探究,希望对其研制项目管理提供帮助。
基于IPSO-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
作者: 皮骏   黄江博   来源: 航空动力学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   改进粒子群优化算法   Elman神经网络   平均影响值  
描述: Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM
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