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1.
SVR在航空发动机基线挖掘中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
《机械科学与技术》2017,(1):152-160
针对航空发动机基线难以获取的问题,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)算法,采用厂家监控系统数据和飞机快速存储记录器(quick access recorder,QAR)数据两种方式对基线进行挖掘分析,提供了获取基线的多种途径和方法,取得了比较可靠的结果。支持向量回归机在处理非线性回归分析时具有快速、准确的优点,能够进行单参数及多参数的基线回归分析,通过计算结果比较分析,多参数基线回归与单参数基线回归、一元线性基线拟合相比具有偏差小、精度高的优势,能够有效提高发动机基线监控的准确性。 相似文献
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基于核函数PCA的柔性薄板装配偏差源诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论柔性薄板装配过程中装配偏差的非线性传递规律.针对柔性薄板装配的特点,引入核函数PCA (principal component analysis)方法诊断装配偏差源.同时,根据实际问题的不同,核函数PCA方法所选择的核函数是不同的,选择合适的核函数是采用核函数PCA方法取得良好效果的关键.成功的工程应用表明,在柔性薄板装配偏差源诊断中核函数PCA比PCA效果更好,能够准确、快速地找到装配偏差模式.文中提出的基于核函数PCA的柔性薄板装配偏差源诊断方法是正确、有效的. 相似文献
3.
求解非线性系统周期轨道及其周期的一种方法 总被引:3,自引:0,他引:3
首先通过时间尺度的改变,将非线性系统周期解的周期值显式地出现在非线性系统的系统方程中,然后对传统打靶法进行改造,把周期值T作为一参数,通过优化方法选择出迭代过程中增量的改变值,T也参入打靶过程。求解过程既包含对周期轨道的求解,又包含对周期T的求解,从而能迅速准确地求出周期轨道和周期T。文中用该方法对Van Der Pol方程和非线性转子-轴承系统进行了求解,验证了方法的有效性。 相似文献
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收集现役某典型民用航空发动机某段时间内飞行中的实际性能数据,根据排气温度(EGT)测量值及相对于基线的偏差值计算每个航段的基线值,随后依照拉依达法则进行预处理,同时构建了模型的训练输入样本和输出样本;运用支持向量回归机(SVR)建立了该型发动机排气温度基线模型,采用遗传算法进行SVR的三个参数优化计算;使用求解出的模型对测试样本进行测试,通过与原始值的对比分析表明,SVR建立的排气温度基线模型具有较高的预测精度,同时具有良好的泛化性能,对航空发动机健康和性能预测具有实际的指导意义。 相似文献
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为了对系统进行故障预测,针对粒子滤波在故障预测中出现的样本贫化与退化问题,提出了一种支持向量回归粒子滤波器。采用支持向量回归方法建立粒子状态与其权值的非线性函数来估计粒子的连续后验概率密度模型。基于该模型进行重采样获得新的粒子集并更新各粒子的权重,增加样本的多样性与有效性,提高对故障的监控与预测能力。仿真结果表明,该方法是可行的,能够准确预报系统故障。 相似文献
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基于非线性回归模型的线切割工艺参数优化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过建立加工电参数与工艺指标之间的非线性回归模型,结合试验方法和MATLAB工具对回归系数及目标函数求解,获得多个加工参数优化结果,表明此非线性回归模型能准确反映加工参数与工艺指标之间的关系,并能获得较好的拟合精度. 相似文献