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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
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基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究
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作者:
崔江
唐军祥
张卓然
龚春英
王莉
来源:
中国电机工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
思维进化算法
航空发电机
旋转整流器
故障诊断
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描述:
航空发电机在现代多电和全电飞机的发展中将发挥越来越重要的作用,其重要部件的可靠性也是未来研究的重点。该文针对目前航空发电机旋转整流器(aerospace generator rotating rectifier,AGRR)的故障分类问题,提出了一种基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的极限学习机快速分类技术。该方法通过MEA算法优化极限学习机的训练参数,以获取优化的识别模型,并将其应用于AGRR的故障分类中,取得了很好的效果。仿真和实验结果表明,经过优化的极限学习机与现有分类方法相比,具有很好的诊断性能和较高的分类速度。因此,该方法适合用于航空发电机旋转整流器的故障快速诊断和定位。
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基于相关系数和偏态指标的航空串联电弧故障检测
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作者:
崔芮华
王洋
李英男
来源:
电工电能新技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
偏态指标
航空故障
相关系数
串联电弧故障
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描述:
针对航空串联电弧故障的检测与识别问题,提出一种基于相关系数和偏态指标的航空电弧故障检测方法。通过提取不同负载电流信号的相关系数和偏态指标,构建二维特征量,分析对比了隐含层节点数对极限学习机性能的影响,引入灰狼优化的极限学习机进行分类识别。对阻性、阻感性、阻容性和非线性负载的大量实验结果表明,所提方法能够有效提取不同负载电弧故障特征,串联电弧故障诊断率高达98%,可为开发新型的航空电弧故障断路器提供可靠参考。
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基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断
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作者:
杨占刚
徐海义
成博源
石旭东
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
航空发电机
烟花算法
深度置信网络
偏心故障
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描述:
针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小,造成故障不易识别的问题,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型,通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据;然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的DBN网络,得到最佳DBN-ELM模型结构;最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明,相较于传统的故障诊断方法,应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断,可以获得更高的准确率,平均准确率达到99.203%。
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多尺度能量熵与优化极限学习机的航空液压管路故障诊断方法
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作者:
薛政坤
汪曦
于晓光
王宠
张小龙
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多尺度能量熵
极限学习机
故障诊断
航空液压管路
局部均值分解
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描述:
针对航空液压管路故障特征难以提取问题,考虑到航空液压系统中振动信号存在非平稳性以及非线性等特点,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)的多尺度能量熵(Multi-scale Energy Entropy, MEE)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的航空液压管路故障诊断方法。首先,采用局域均值分解方法将采集的振动信号自适应分解;其次,综合考虑相关系数-能量比准则,选取最佳PF分量;最后,计算最佳分量的多尺度能量熵,选取合适的尺度因子并将其对应的能量熵值作为特征向量,输入到麻雀搜索算法优化的极限学习机网络模型进行学习训练,实现对航空液压管路的故障进行分类识别。结果表明:该方法能够有效地实现对航空液压管路故障类型的准确识别,为区分航空液压管路故障提供了一种可行的诊断思路。
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基于GRA-IWOA-ELM的航空煤油闪点值预测
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作者:
李奇安
李俊
曹迪
张铭
来源:
计算机系统应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析法
极限学习机
预测
航空煤油闪点
软测量
改进的鲸鱼算法
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描述:
针对常一线航空煤油闪点值预测提出基于灰色关联分析法(grey correlative analysis, GRA)与改进的鲸鱼优化算法(improved whale algorithm, IWOA)优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)的软测量方法.利用GRA计算出各个辅助变量与待测变量的信息关联度,通过实验法选取辅助变量作为输入,然后利用IWOA为ELM寻找最优权阈值.在算法迭代前期,利用改进的Tent混沌映射进行种群初始化使种群分布更加均匀,利用自适应权重结合随机差分变异策略来提升算法的寻优能力,通过8个基准测试函数对改进算法的有效性进行验证.通过某炼油厂常压塔常一线航空煤油闪点实际数据,验证了改进模型对闪点值预测的有效性.
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基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
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作者:
陈虹潞
黄向华
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极限学习机
控制系统
简约改进
故障诊断
深度学习
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描述:
为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
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基于GRA-IWOA-ELM的航空煤油闪点值预测
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作者:
李奇安
李俊
曹迪
张铭
来源:
计算机系统应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析法
极限学习机
预测
航空煤油闪点
软测量
改进的鲸鱼算法
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描述:
针对常一线航空煤油闪点值预测提出基于灰色关联分析法(grey correlative analysis, GRA)与改进的鲸鱼优化算法(improved whale algorithm, IWOA)优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)的软测量方法.利用GRA计算出各个辅助变量与待测变量的信息关联度,通过实验法选取辅助变量作为输入,然后利用IWOA为ELM寻找最优权阈值.在算法迭代前期,利用改进的Tent混沌映射进行种群初始化使种群分布更加均匀,利用自适应权重结合随机差分变异策略来提升算法的寻优能力,通过8个基准测试函数对改进算法的有效性进行验证.通过某炼油厂常压塔常一线航空煤油闪点实际数据,验证了改进模型对闪点值预测的有效性.