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根据【关键词:极限学习机,经验小波变换,时频分析,多特征融合,航空电弧故障,经验模态分解 】搜索到相关结果 29 条
航空电磁探测的运动噪声时频特征分析
作者:
朱凯光
庞奕荻
张孝双
钱泽利
彭聪
来源:
吉林大学学报(工学版)
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
信息处理技术
时频分析
航空电磁法
线圈运动噪声
姿态角
描述:
针对航空电磁探测系统由于姿态角度变化引入运动噪声的问题,提出了一种用于降噪去噪的时频特征分析方法。在法拉第电磁感应定律的理论基础上,仿真了姿态角引起的运动噪声的时、频谱图,分析了姿态角与运动噪声在时域和频域中的相关性。采用Gabor变换的时频分析方法,研究了姿态角产生的运动噪声对电磁响应的影响,从幅度关系上剖析了姿态角度与运动噪声的关联,对运动噪声和姿态角与其导数在不同频率点的相关性进行对比可知,与姿态角本身相比,其一阶导数对运动噪声的影响更显著。
基于小波能量矩的航空交流串联电弧故障识别算法研究
作者:
崔芮华
李英男
王传宇
李锋锋
来源:
电工电能新技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
参数寻优
能量矩
小波变换
故障识别
K最近邻
航空电弧故障
描述:
针对现有串联电弧故障识别方法会受到线路中串联的非线性负载、电感性负载影响导致工作状态误判的问题,提出了一种基于小波能量矩的串联电弧故障特征提取方法。对串联电弧故障发生试验采集到的电流数据进行多分辨率小波分解,将分解得到的小波能量矩作为回路电流信号的特征量,找出工作状态区分明显的特征向量。利用参数寻优后的K最近邻算法进行特征分类,进而识别出线路中发生的电弧故障。分类验证结果显示,该方法提取的回路电流特征明显,分类算法简单,对电弧故障的识别率较高。
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。
基于经验模态分解和ARMA模型的国际航空油价实证分析——以港湾石油航空燃油价格数据为例
作者:
高伦
张心成
来源:
金陵科技学院学报(社会科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
聚类
组合预测
过度分解
经验模态分解
ARMA
描述:
基于经验模态分解和ARMA模型的国际航空油价实证分析——以港湾石油航空燃油价格数据为例
基于AR模型延拓的EMD与切片谱在航空齿轮诊断中的应用
作者:
徐红波
高婕
李家宇
叶宝玉
刘熊
来源:
科技经济导刊
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
AR模型
切片谱
航空齿轮
延拓
经验模态分解
描述:
针对经验模态分解(EMD)过程中存在的边界效应问题,利用自回归(AR)模型对给定模拟信号进行延拓,较好地处理了信号边界问题,实现了准确的EMD分解。且使之与切片双谱有效结合,提取精确的故障特征。通过对航空齿轮裂纹试验结果分析表明,基于AR模型延拓的EMD与切片谱能够获得齿轮的特征分量,具有较高的精度和计算效率,对于故障诊断是一种有效的方法。
基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测
作者:
马玉猛
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
预测
燃油流量
粒子群算法
经验模态分解
描述:
提出了一种EMD与SVM的组合预测模型,对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理,应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解,得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中,采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化,最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证,结果表明:该组合模型可以有效地预测燃油流量,准确率较高,其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。
基于飞参数据的飞机操纵系统故障评估方法
作者:
吴祯涛
李学仁
杜军
丁超
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
飞参数据
差分进化
故障评估
描述:
针对某型飞机的操纵系统故障评估问题,提出了一种基于飞参数据建立的差分进化极限学习机(DE-ELM)算法;该算法融合了差分进化(DE)和极限学习机(ELM)两种算法,通过对飞参数据进行训练,构建了飞机操纵系统的黑箱模型;由于极限学习机(ELM)的输入权值以及隐含层阈值是随机产生的,所以ELM的随机性较大,稳定性不高,故利用寻优能力较强的DE对ELM输入权值和隐含层阈值进行寻优,从而实现ELM的结构优化,提升ELM的稳定性和鲁棒性;仿真结果表明,DE-ELM算法的决定系数达到了97.6%,其均方误差相比于BP神经网络降低了约79%,相比于单纯的ELM降低了64%;所以说该法可以有效提高精确度,同时具有更加良好的泛化性能。
IDE-ELM在民机方向舵系统故障诊断中的应用
作者:
张鹏
张迪
段照斌
陈艳
来源:
电光与控制
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
方向舵系统
差分进化算法
描述:
IDE-ELM在民机方向舵系统故障诊断中的应用
基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究
作者:
王潇雅
崔江
唐军祥
叶纪青
来源:
机械制造与自动化
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
航空发电机
旋转整流器
故障诊断
描述:
航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器故障诊断领域。以航空三级式发电机为例,分析了旋转整流器的故障模式,在Matlab/Simulink中建立发电机模型并模拟旋转整流器故障模式。实验结果表明,极限学习机具有较高的诊断精度。与传统的故障诊断方法相比,它具有更优的诊断效率。
基于ELM的航空发动机故障诊断方法
作者:
崔建国
刘宏伟
陶书弘
于明月
高阳
来源:
火力与指挥控制
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
极限学习机
故障诊断
小波包
描述:
以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。