关键词
基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
作者: 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源: 软件学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  
描述: 在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林(randomforest,简称RF)模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.
基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
作者: 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源: 软件学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  
描述: 在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林(randomforest,简称RF)模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.
基于机器学习的航空发动机智能本机平衡研究
作者: 王跃     葛向东   来源: 航空精密制造技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 多方法融合   航空发动机   随机森林   本机平衡  
描述: 针对传统航空发动机本机平衡技术多次试重导致的平衡效率低且成本高的现状,通过搜集历次成功平衡的试验数据,分别采用单一随机森林、多方法融合的人工智能与机器学习方法,深度挖掘蕴含于试验数据中的相关规律,建立航空发动机本机智能平衡模型,实现平衡加重角度的智能预测。基于多方法融合的本机智能平衡模型,所有样本进行训练预测误差仅为3.06°,表明了多方法融合的优势。该智能动平衡技术为航空发动机本机平衡的使用与推广提供了重要的技术途径。
中国民航客运率影响因素及预测分析
作者: 郝时   来源: 安徽师范大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 民航客座率   区域差异   随机森林   结构向量自回归模型  
描述: 中国民航客运率影响因素及预测分析
中国民航客运率影响因素及预测分析
作者: 郝时   来源: 安徽师范大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 民航客座率   区域差异   随机森林   结构向量自回归模型  
描述: 中国民航客运率影响因素及预测分析
基于相似性与GA-RF的航空发动机剩余寿命预测
作者: 赵洪利   魏凯   来源: 机床与液压 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 健康指数   遗传算法   多模型相似性   随机森林   发动机寿命预测  
描述: 针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化模型等问题,提出一种融合数据构建发动机健康指数(HI),并结合多模型相似性匹配与集成模型进行发动机剩余寿命预测的方法。利用层次聚类与轮廓系数筛选参数,并融合为发动机健康指数。采用遗传算法优化随机森林拟合发动机性能退化过程,并将多模型相似性匹配用于回归模型预测,优化模型的预测结果。选择某涡扇发动机仿真数据集(C-MPASS)验证所提方法的有效性。结果表明:该方法的RMSE为6.128、MAE为4.901,且融合健康指数和多模型相似匹配极大地提高了发动机剩余寿命预测精度。
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先根据算法的功能和形式的类似性,把常用的回归类算法进行分类,接着对数据进行特征选择、异常值处理、特征衍生、数据归一化等处理,然后选取每个分类中比较经典的算法进行预测对比,最后采用基于精度的加权融合与基于信息熵融合方法,对RUL预测结果进行融合。实例分析结果表明:基于树的算法属于最佳类别,其中随机森林算法的单一预测效果最佳;融合预测方法的预测结果较单一预测方法均有一定的提升,拥有更高的预测精度。
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先根据算法的功能和形式的类似性,把常用的回归类算法进行分类,接着对数据进行特征选择、异常值处理、特征衍生、数据归一化等处理,然后选取每个分类中比较经典的算法进行预测对比,最后采用基于精度的加权融合与基于信息熵融合方法,对RUL预测结果进行融合。实例分析结果表明:基于树的算法属于最佳类别,其中随机森林算法的单一预测效果最佳;融合预测方法的预测结果较单一预测方法均有一定的提升,拥有更高的预测精度。
基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测
作者: 徐敬沛   王学民   卿华   何云   来源: 推进技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 主成分分析   降维   随机森林   涡轮盘   寿命管理  
描述: 为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据,基于统计学习和机器学习方法,提出基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测模型,以发动机可测参数作为初始特征,通过相关性分析、主成分分析与聚类分析,实现了对总体参数样本的降维,并提取出主控因素,再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明:该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高,判定系数R2达到0.985以上,证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的,对航空发动机寿命管理的技术支撑有重要意义。
基于随机森林算法的某型飞机燃油消耗情况研究
作者: 王淑玲   谢凤   朱海洋   朱倩倩   来源: 数学的实践与认识 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 回归分析   随机森林   交叉验证法   燃油消耗   决策树  
描述: 为确定某型飞机燃油消耗量同其它因素之间的相关关系,首先将预处理后的某场站近三年燃料油消耗的实际数据随机地分成10份;然后,分别借助决策树和随机森林算法,对数据建立回归模型,并采用10折交叉验证法,判断上述结果的可靠性;最后,使用平均的标准化均方误差来评价模型,得出结论.
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