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根据【作者:束怡,李艳军,曹愈远,胡建栋,】搜索到相关结果 3 条
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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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
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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。
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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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
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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。
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BP神经网络在航空复合材料敲击检测中的应用
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作者:
高志列
李艳军
曹愈远
王广侃
来源:
航空计算技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
敲击检测
数据处理
航空复合材料
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描述:
随着航空复合材料运用越来越广泛,其本身缺陷造成的事故也愈来愈多。提出一种利用敲击检测和BP神经网络的航空复合材料无损检测方法。首先运用敲击检测采集数据;然后运用平均值法和方差法来对数据进行修正;最后借助MATLAB软件进行BP神经网络数据分析,在训练数据4 000组、测试数据20组时,准确率可达90%。实例验证结果表明,基于BP神经网络的敲击检测方法可以实现航空复合材料缺陷的有效检测。