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基于改进QPSO-SVR的航空发动机排气温度预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了减少航空发动机排气温度的随机性对飞机安全飞行的影响,提出了改进量子粒子群优化支持向量回归机(improved quantum behaved particle swarm optimization support vector regression,简称IQPSO-SVR)的航空发动机排气温度预测模型,以A319飞机的V2500发动机为例,选取状态监控所监测的性能参数数据作为训练样本和测试样本,其中航空发动机的高压转子转速、低压转子转速、燃油流量、高压压气机出口温度以及时间t作为模型的输入,以航空发动机排气温度作为模型的输出,在不同组训练样本的条件下,对改进量子粒子群优化过的支持向量回归基模型进行测试,并与量子粒子群优化支持向量回归机(quantum behaved particle swarm optimization support vector regression,简称QPSO-SVR)、支持回归机(support vector regression,简称SVR)进行对比。研究结果表明,改进量子粒子群优化支持向量回归机在航空发动机排气温度预测中相较其他两方法准确性更高,同时,在添加噪声的情况下,IQPSO-SVR也具有较好的预测能力。 相似文献
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《振动、测试与诊断》2020,(2)
为实现环境激励下复杂钢结构的损伤预警,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,简称PSO)的支持向量回归(support vector regression,简称SVR)-时间序列(auto-regressive and moving average model,简称ARMA)组合模型用于频率预测,并结合均值控制图法将其用于复杂钢结构的损伤预警中。所提出频率预测模型的准确性和有效性采用潍坊市白浪河摩天轮钢结构实测数据进行验证。验证结果表明:与基本SVR模型、SVR-ARMA模型和PSO-SVR模型相比,所提模型具有更高的泛化能力和预测精度;在白浪河摩天轮钢结构的损伤预警中,基于粒子群优化的SVR-ARMA组合模型可检出由损伤造成模态频率轻微的异常变化,具有较强的损伤敏感性。研究成果可为环境激励下复杂钢结构的损伤预警提供参考。 相似文献
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为实现环境激励下复杂钢结构的损伤预警,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, 简称PSO)的支持向量回归(support vector regression, 简称SVR)-时间序列(auto-regressive and moving average model, 简称ARMA)组合模型用于频率预测,并结合均值控制图法将其用于复杂钢结构的损伤预警中。所提出频率预测模型的准确性和有效性采用潍坊市白浪河摩天轮钢结构实测数据进行验证。验证结果表明:与基本SVR模型、SVR-ARMA模型和PSO-SVR模型相比,所提模型具有更高的泛化能力和预测精度;在白浪河摩天轮钢结构的损伤预警中,基于粒子群优化的SVR-ARMA组合模型可检出由损伤造成模态频率轻微的异常变化,具有较强的损伤敏感性。研究成果可为环境激励下复杂钢结构的损伤预警提供参考。 相似文献
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为提高连杆机构的运动精度可靠性,提出一种利用多体动力学和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法构建机构的运动模型并对其进行可靠度敏感性分析的方法。通过引入粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对SVR的惩罚参数和核函数参数进行寻优,提高SVR的回归预测精度。为克服PSO容易早熟和搜索精度低等缺点,对惯性权重系数和学习因子进行改进,应用改进算法与标准PSO-SVR算法并结合蒙特卡洛模拟对四杆机构的可靠度敏感性进行分析研究。通过实验对比表明,改进的算法收敛速度更快、回归预测精度更加接近于蒙特卡洛模拟,且计算速度优于蒙特卡洛模拟。 相似文献
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针对压力传感器受温度漂移影响而造成的精度和可靠性下降的问题,建立粒子群优化算法与支持向量回归机结合的PSO-SVR温度补偿模型。利用PSO优化SVR的惩罚系数和核参数,改善粒子陷入局部最小值的问题。通过对测试集预测,得到最大绝对误差为0.001 6,均方误差为0.000 8%。PSO-SVR模型的补偿精度比RBF网络和SVM高。PSO-SVR模型能够满足实际使用的精度要求。 相似文献
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为提高支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型对航空发动机磨损预测的准确性,提出利用改进的自适应粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法对SVR的结构参数和训练样本向量维数进行优化。IPSO算法采用非线性惯性权重和自适应探测响应机制,克服传统粒子群随机初始位置影响寻优结果的不足,提高预测结果的准确性和一致性。利用某型发动机光谱分析数据进行磨损预测研究。结果表明:与传统PSO-SVR和常用BP神经网络预测模型相比,IPSO-SVR预测结果具有更高的准确性,且预测结果保持良好的一致性。 相似文献
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由于循环流化床锅炉燃烧系统预测模型的各输入变量具有较强关联性、耦合性,经典的锅炉NOx排放量建模方法中的模型参数调节难度较大,导致对NOx排放量浓度的预测精度不高.针对这一问题,提出支持向量回归(SVR)与双态粒子群算法(BPSO)相结合的BPSO-SVR建模方法.以一台循环流化床锅炉为研究对象,首先对用于建模的数据进行预处理后得到样本数据,然后利用BPSO-SVR训练出锅炉NOx排放量浓度模型.在Matlab平台上将此建模方法与PSO-SVR建模方法、SVR建模方法、BP神经网络建模方法进行仿真对比,仿真结果表明该方法具有更高预测精度和更强的泛化能力. 相似文献
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针对可靠性预测精度低的问题提出了一种支持向量机回归预测模型。在可靠性预测过程中,开发了一种结合正弦映射和自适应策略来更新惯性权重的自适应粒子群优化算法,通过增强算法的局部挖掘能力与全局搜索能力,在一定程度上提高了粒子群算法的精度和收敛效率。基于8种测试基准函数将提出的算法与其他粒子群算法进行比较验证,结果表明,提出的自适应粒子群算法相比于其他算法具有更好的搜索能力。在此基础上,提出了一种新的自适应粒子群优化-支持向量机回归混合可靠性预测模型,对支持向量机回归的参数进行调整并预测涡轮增压器和工业机器人系统的可靠性,结果表明该混合模型在可靠性预测方面可达到实际工程精度要求。 相似文献
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为了更精确辨识多面转子轴系的失衡参数,采用适用于复杂非线性求解问题的粒子群优化算法替代失衡参数辨识反问题求解过程。在使用粒子群优化求解时,引入混沌优化思想,分别对权重因子和迭代规律进行调整,提出了混沌权重粒子群优化(chaos weighted particle swarm optimization, 简称CWPSO)和双混沌粒子群优化(double chaos particle swarm optimization, 简称DCPSO),并与标准粒子群优化(standard particle swarm optimization, 简称SPSO)和异步自适应粒子群优化(asynchronous adaptive particle swarm optimization, 简称ASPSO)进行了仿真对比,结果显示,DCPSO的平均误差最小为2.86%,稳定性最佳。采用DCPSO在本特利RK4实验台上进行失衡参数辨识及振动抑制实验,结果表明,在转速为2 040 r/min时,该算法对多面转子轴系失衡参数辨识效果最佳,由失衡引起的振动抑制率达95%左右。 相似文献
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分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。 相似文献
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为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。 相似文献
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基于PKI技术的PMI的研究与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。 相似文献
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《机械制造与自动化》2015,(6)
电力行业中广泛应用的手车式大电流开关柜在用电高峰期,长时间满负荷运行的情况下,由于各种原因大多存在温升超标问题,对供电设备的安全和供电可靠性构成较大的威胁。分析了开关柜温升过高导致的开关柜故障类型及温升过高产生的原因,探讨温升过高问题的改进措施和解决方案。 相似文献