基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断

作者： 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  

描述： 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散化;然后,运用粗糙集的知识发现理论,在保持决策表的决策属性和条件属性之间的依赖关系不发生变化的前提下对决策表进行约简;最后,利用支持向量机适用于小样本数据处理的特性对样本进行学习得到最优超平面决策函数从而进行故障诊断。对航空发动机性能参数实例的验证结果表明,该方法对航空发动机故障具有较强的诊断能力,在不影响诊断率的基础上大大缩短了运算时间。因此,提出的算法具有较好的实用性和准确性。

基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断

作者： 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  

描述： 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散化;然后,运用粗糙集的知识发现理论,在保持决策表的决策属性和条件属性之间的依赖关系不发生变化的前提下对决策表进行约简;最后,利用支持向量机适用于小样本数据处理的特性对样本进行学习得到最优超平面决策函数从而进行故障诊断。对航空发动机性能参数实例的验证结果表明,该方法对航空发动机故障具有较强的诊断能力,在不影响诊断率的基础上大大缩短了运算时间。因此,提出的算法具有较好的实用性和准确性。

航空发动机典型故障监测方法研究

作者： 刘宏伟   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机   极限学习机   主元分析   核极限学习机   主燃油泵  

描述： 航空发动机主燃油泵作为航空发动机燃油系统的核心部件之一,其能否正常工作将直接影响到飞机的飞行安全。由于主燃油泵长期处于高压、高温等恶劣的工作环境中,使得主燃油泵极易发生故障且寿命较短。因此,如何准确监测识别出航空发动机关键部件主燃油泵所处的不同故障模式,对确保飞机飞行安全以及降低维修成本起关键作用,具有重要的军事与经济价值。本文以某型航空发动机关键部件—主燃油泵为具体研究对象,对其在飞行过程中遇到的典型故障进行了故障监测技术研究。首先在某型真实航空发动机试验平台上,经长期试验,获取了航空发动机不同健康状态众多参数的原始数据。并对其进行预处理,进行主燃油泵数据有效性方法的研究,获取可以表征主燃油泵健康状态的特征参数。经综合分析后,将航空发动机主燃油泵健康状态分为正常工作状态、主燃油泵轴承损伤故障、主燃油泵调节器故障,以及当油门杆由慢车状态推至中间状态时航空发动机主燃油泵出现排气温度和转速超出限制值现象的故障这四种故障。最后,分别构建了基于SVM、基于ELM和基于KELM的故障诊断模型,并采用所构建的诊断模型对主燃油泵进行故障识别技术研究。研究结果表明,基于SVM故障诊断模型的准确率为87.5%,基于ELM故障诊断准确率为92.5%,KELM故障诊断的准确率为97.5%,因此本文所设计的状态监测算法可以对航空发动机主燃油泵的故障模式进行较好的故障诊断,均达到了预期的研究目标。

基于粗糙集的民航无线电干扰预测系统研究

作者： 李雪岩   来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 存储过程   民航无线电干扰预测   BP神经网络   粗糙集   系统设计  

描述： 民航无线电干扰是指民航通信导航监视系统在运行过程中因受民航系统内部或外部因素影响而出现工作质量下降的情况。随着无线电技术在社会各行业中广泛的应用,民航运行所面临的电磁环境日益复杂,无线电干扰成为了民航系统亟须解决的难题。为了提高民航无线电的抗干扰能力,减轻干扰造成的负面影响,本文研究和设计了民航无线电干扰预测系统。本文研究的主要问题是干扰预测方法的研究和干扰预测系统的设计。本文首先基于粗糙集理论分析民航无线电干扰报告数据,建立影响民航无线电干扰因素所处的状态与干扰之间的映射关系,并通过真实数据测试方法的性能;之后将反向传播(Back-Propagation,BP)神经网路与粗糙集理论相结合,利用粗糙集理论处理模糊数据的优势弥补神经网络处理此类数据时的不足来提高预测的准确性,并利用仿真实验测试预测方法的性能;最后,依据民航无线电干扰报告数据的特点与预测方法的需求来设计干扰预测系统,并进行相应的系统性能测试以验证其性能。本文研究的民航无线电干扰预测系统能够为民航无线电管理者采取相应抗干扰措施,提高民航无线电系统运行稳定性等工作提供支持。

基于机器人技术的飞行员服装功耗测试系统

作者： 吕焕然   来源： 天津工业大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器人   BP神经网络   图像处理   服装耗能   运动学建模  

描述： 飞行员服装是确保飞行员能够顺利完成任务以及人身安全的重要保障。在保证基本性能的前提下,对飞行员服装进行客观的评价,是业内学者们研究的热点问题。本文对飞行员服装的耗能数值及服装的完好程度的评价系统展开了研究。本文提出了飞行员服装功耗测量方法和服装完好程度评价模型。其测量方法主要是通过计算系统空载时和系统穿着测试服装时的耗能的差值来表征测试服装耗能值的大小。通过高速摄像机拍摄下人体行走的整个过程,采用OpenCV和图像处理软件对其进行处理,获得人行走时上下肢摆动的范围及模态。使用Solidworks软件进行三维建模,并用Adams对上下肢运动结构进行仿真,在此基础上验证出模型符合人体运动时上下肢摆动范围。设计了以STM32和上位机为核心的数据采集系统。介绍了该系统的硬件和软件的设计,并通过大量的实验采集系统的关键数据,利用数据计算出服装的耗能值,并设定其对应的服装完好程度。基于神经网络算法,利用实验采集到的数据和对应服装的耗能值,建立了测试系统的神经网络模型,完成对服装完好程度进行预测的目的。经实验验证,该模型在预测时的误差在5%左右,达到了等级预测的要求。

航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究

作者： 陈华坤   章卫国   史静平   何启志   占正勇   来源： 西北工业大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障预测和健康管理   维数估计   支持向量机   特征提取   综合模块化航电系统   极大似法   DC变换器   降噪自编码神经网络   DC  

描述： 故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法提取的故障特征可能相互混叠并且数量比较大会严重影响故障预测精度及速度,因此如何从众多故障信息中提取故障特征是一个难题。文章提出基于极大似然和降噪自编码神经网络方法从大量故障信息中提取故障特征。首先,使用极大似然法分析由多个测试点提取的故障信息和历史退化过程的故障信息组成的高维数据集,估计需要提取故障特征的维数;然后使用降噪自编码神经网络方法将高维故障信息映射到指定维数的数据空间,从中提取关键的故障特征,去除冗余信息;最后,以航空电子系统电源模块为例,采用新方法提取故障特征,分别通过将故障特征可视化和使用故障特征进行健康评估来验证其有效性。

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

作者： 黄奇   徐月芳   来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测算法   Squares   Support   BP神经网络   民航收益管理   LS   SVM)   最小二乘支持向量机(Least   Machines   Vector  

描述： 利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益。结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。