基于支持向量机的飞机重着陆预测模型

作者： 常文兵   张佳宁   周晟瀚   来源： 飞机设计 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   重着陆   飞参数据   预测模型  

描述： 研究以建立一种重着陆预测模型为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种支持向量机的重着陆预测模型,通过特征选取与参数优化,对预测模型做进一步修正,可实现75.69%的重着陆预测率。预测模型可有效实现重着陆的预测,对飞机着陆安全预警工作,具有重要借鉴意义。

飞机飞行参数数据预处理方法研究

作者： 金慧琴   王正磊   胡文春   来源： 指挥控制与仿真 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞参数据   数据处理   异值剔除  

描述： 飞行参数数据的处理对飞机的飞行安全至关重要,而飞行参数数据的误差会显著影响飞行参数数据处理的结果。分析飞行参数数据误差的基本组成,研究飞行参数数据误差中非常规误差的消除方法,给出了四种适用于对不同类型飞行参数数据进行异值剔除与缺失数据估计的方法,仿真结果表明这四种方法大大提高了飞行参数数据的有效性,使飞行参数数据后期处理更便利。

基于飞参数据的航空发动机故障预报研究

作者： 荆竹   巩美娟   来源： 电子测试 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   飞参数据   故障预报  

描述： 为能够充分的体现出飞行参数数据的应用价值,本篇文章研究了对飞行参数历史数据的发动机故障预测方法。在对飞行参数数据里面多组数据与发动机性能参数关系进行理论分析的基础上,讨论了四种发动机的可行性和具体预测方法的不足,同时还研究了这个方法在发动机故障预测里面的应用。结合到飞机飞行参数系统记录的实际数据,这个研究的结果对飞行安全的问题具有了重要的意义。

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。

基于飞参数据的航空发动机故障预报研究

作者： 荆竹   巩美娟   来源： 电子测试 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   飞参数据   故障预报  

描述： 为能够充分的体现出飞行参数数据的应用价值,本篇文章研究了对飞行参数历史数据的发动机故障预测方法。在对飞行参数数据里面多组数据与发动机性能参数关系进行理论分析的基础上,讨论了四种发动机的可行性和具体预测方法的不足,同时还研究了这个方法在发动机故障预测里面的应用。结合到飞机飞行参数系统记录的实际数据,这个研究的结果对飞行安全的问题具有了重要的意义。

基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模

作者： 李帅国   彭靖波   王玮轩   郑劲松   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机   BP神经网络   飞参数据   动态建模  

描述： 基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模

某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究

作者： 吴祯涛   李学仁   杜军   来源： 信号处理 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 互信息   长短期记忆网络   飞参数据   深度学习   燃油消耗  

描述： 某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究

基于深度学习的航空发动机传感器故障检测

作者： 刘云龙   谢寿生   郑晓飞   边涛   来源： 传感器与微系统 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞参数据   深度学习   故障检测   深度置信网络   航空发动机传感器  

描述： 针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理,建立基于深度置信网络(DBN)的故障检测模型,利用预处理后的数据对检测模型进行训练,经过DBN故障检测模型逐层特征学习实现了传感器故障检测。仿真结果表明:在无人工特征提取和人工特征提取的情况下,基于DBN故障检测的准确率均高于BP神经网络和SVM模型。

如何控制飞机维修中的人为差错分析

作者： 何大伟   彭靖波   胡金海   宋志平   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别   航空发动机   多核支持向量数据描述   飞参数据   改进蝙蝠算法  

描述： 为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法优化的多核支持向量数据描述(CRBA-MKSVDD)智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述(MKSVDD)改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法的收敛速度和收敛精度,得到了混沌脉冲蝙蝠算法(CRBA);通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.5479%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。

航空发动机参数自动判读和监控系统设计

作者： 向丰   何旺   董洋   程波   来源： 机电工程技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   专家系统   飞参数据   自动判读   参数监控  

描述： 针对航空发动机参数判读和监控的传统方法存在缺陷以及现有先进技术高度依赖专用软件无法拓展等问题，介绍了一种航空发动机参数自动判读和监控系统设计技术。采用Matlab为开发平台，设计飞机数据、自动判读、参数监控等模块，通过对飞参数据报表进行参数重构，利用专家系统方法，设计自定义判据，将发动机参数判读分解成对发动机进行全过程、工作状态标志、具体工作状态3种判据进行判读，绘制统计报表给用户直观展示判读结果。同时根据发动机调试与维护工作的经验总结选取14个重要参数，运用趋势分析法进行参数监控。结果表明，相比传统人工回放数据分析参数的方法，该技术能够提高参数判读准确率、效率，扩大判读覆盖面，提高参数监控力度，且能够根据使用需要对判读和监控参数进行拓展，能有效提升航空发动机的保障力度。