飞机紊流激励下的模态分析和颤振边界预测方法研究

作者： 卞超   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 矩阵束法   自然激励技术   颤振边界预测   小波降噪   经验小波变换   颤振裕度  

描述： 飞机紊流激励下的模态分析和颤振边界预测方法研究

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。

基于经验模态分解与独立成分分析的航空瞬变电磁去噪方法研究

作者： 李杰   来源： 长安大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 去噪   经验模态分解   噪声   航空瞬变电磁法   独立成分分析  

描述： 基于经验模态分解与独立成分分析的航空瞬变电磁去噪方法研究

基于振动分析的航空发动机转子系统故障诊断研究

作者： 刘佳杭   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 转子系统   支持向量机   航空发动机   卷积神经网络   经验模态分解  

描述： 基于振动分析的航空发动机转子系统故障诊断研究

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。

民航与铁路客运需求预测以及疫情的影响

作者： 王景荣   来源： 江西财经大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机   分解集成预测   客运量   经验模态分解   新冠肺炎疫情  

描述： 民航与铁路客运需求预测以及疫情的影响

航母甲板运动预报算法研究

作者： 金书羽   来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 时间序列   极大似然估计   经验模态分解   自回归   最小二乘算法  

描述： 航母甲板运动预报算法研究

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。