基于支持向量机的航空发动机故障诊断研究

研究利用支持向量机对发动机的两类故障——失速和喘振进行识别。介绍了支持向量机理论,选取适当的学习算法、惩罚因子和核函数,建立了支持向量机,并采用4组已知故障模式的数据对其进行训练和测试,之后对另外两组数据进行仿真识别,仿真结果与实际故障模式一致。     

基于FBP神经网络的航空发动机故障诊断

通过对人工神经网络（ANN）的深入研究,尤其是在改进算法方面作了大量的尝试,设计出了一种FBP神经网络。在采集了大量的飞机发动机故障信息后,并结合专家的经验数据,提出了适用于民航飞机发动机,特别是波音767和波音747所装配的JT9D发动机和PW4000型发动机的故障诊断系统。使在不对发动机进行解体的情况下能早期检测到故障隐患。     

航空发动机油液故障诊断专家系统研究

针对航空发动机的特点,运用多种技术对油液进行综合监控,设计了油液故障诊断专家系统.介绍了系统的总体结构与应用的监控技术,分析了系统各组成部分的功能.结合实际情况,研究了该系统的实现途径.介绍了在该系统在航空发动机维修保障中的应用经验,系统总结了研制的创新点.实践表明,该系统对于确保飞行安全,提高军机的战斗力具有重要意义.同时为其他机型和设备的专家系统研制提供了有益的参考.     

基于ELM的航空发动机传感器故障诊断方法研究

为了在嵌入式ARM11平台中更好地实现航空发动机传感器故障监测与诊断,使用极限学习机（ ELM）代替传统的BP网络算法,只需选定隐含层节点数和激活函数,大大减少了BP算法中人为设置大量参数、训练过程慢,并需要不断调整网络参数以及容易陷入局部最优解的缺点。经过仿真验证对比两种算法,验证ELM算法的优越性。并使用C＋＋编程语言将ELM算法转换成航空发动机传感器故障诊断训练学习软件和诊断软件,经最终测试,该算法软件的测试精度良好,满足诊断需求。     

基于LVQ网络的航空发动机气路故障特征提取方法研究

针对航空发动机预测与健康管理系统对其状态判断和故障诊断的需求,结合LVQ网络具有处理分类问题时能够识别信息内含有的重要聚类特征信息的优点,提出了基于LVQ神经网络的航空发动机故障特征提取方法。分析研究了LVQ神经网络的结构和学习算法,以及某型航空发动机的测量参数、数据预处理和故障样本选取方法。并以其设计点为例进行了系统仿真。通过与BP网络的分类器对比试验,表明了该算法的可行性和有效性。     

基于极限学习机的航空发动机传感器故障诊断

针对当前应用于航空发动机传感器故障诊断中的基于梯度的传统学习算法多存在参数选择困难、容易陷入局部最小化、过拟合等问题,提出了基于极限学习机(ELM)的航空发动机传感器故障诊断方法。算法只需设置隐含层神经元的个数,能够较好地避免上述问题,缩短故障诊断时间、提升诊断精度。通过仿真试验表明:基于ELM算法所建的航空发动机传感器故障诊断模型要比基于BP神经网络算法所建的模型耗时短且精度高。     

基于支撑向量机的航空发动机故障诊断研究进展

支撑向量机因其适用于多参数、小样本的非线形问题,是一种极具潜力的航空发动机故障诊断方法。在分析基于支撑向量机的航空发动机故障诊断研究进展的基础上,对若干需要进一步研究的问题,如核函数的参数选择、核函数的选择、多类故障的分类策略以及SVM算法的优化进行探讨。     

基于主元分析法的航空发动机传感器故障诊断研究

主要研究了主元分析方法在航空发动机传感器故障诊断中的应用,并提出了主元分析法故障诊断算法。假设只有传感器故障情况下,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,并通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差空间上的投影做比较,对传感器故障进行故障诊断;针对航空发动机的压力温度转速等传感器常见的故障,通过运行故障仿真平台绘制了其多元统计特征图;分析仿真结果表明,主元分析法对航空发动机传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

基于卷积自编码神经网络的航空发动机轴承故障诊断方法研究

航空发动机轴承早期故障多是由于裂纹、疲劳剥落和保持架损坏造成的,这类型的故障在发动机振动信号中均会产生瞬时的冲击;但是,在早期故障中,振动信号由于夹杂过多部件耦合激励,缺陷冲击信号很难辨识,早期故障诊断十分困难;采用了基于卷积自编码网络的航空发动机轴承早期冲击故障特征提取方法,通过分析信号中冲击成分的周期性,利用卷积自编码网络的平移不变学习特性,自动捕获信号中的周期成分,将信号分解为由卷积核重构的多个特征分量,实现信号特征分量的自学习,考虑到峭度指标对信号冲击成分描述的特点,使用峭度指标作为最优特征分量的选取指标,进而实现早期冲击故障特征的提取;最后利用仿真数据和轴承数据验证了该方法的有效性.     

基于神经网络的航空发动机故障诊断

航空发动机由于其结构复杂导致故障类型多样,增加故障诊断难度给飞行器安全行驶带来隐患.本文通过构建BP神经网络模型并采取附加动量方法和变学习速率方法对模型修正来进行航空发动机故障诊断.根据故障数据特征,本文构建4个主要监测参数下的用于神经网络训练的数据样本.对样本进行学习训练,结果表明神经网络设置参数的中间层数量、学习速...     

航空发动机故障诊断多Agent模型

介绍了人工智能领域的多Agent技术的主要概念,提出了结合传统故障诊断方法基于多Agent技术的航空发动机故障诊断的模型,并对模型的各个主要模块功能作出了详细的介绍和分析。     

基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别

针对从多帧步态中更有效提取步态特征的问题,提出了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别算 法．首先采用背景减除方法提取出人体的侧影轮廓,通过分析轮廓宽度向量的自相关性计算出步态的周期,并得到 平均步态能量图．接着利用二维离散余弦变换获得平均步态能量图的空间特征信息,然后把能量图的观测块转化为 观测向量实现了步态识别．最后运用最近邻法在两个不同的数据库上进行算法验证,实验结果表明该算法具有较好 的识别性能．     

基于隐马尔可夫模型的动态手势识别研究

随着虚拟现实技术的飞速发展，人们迫切需要一种自然友好的字符输入方式，于是越来越多的研究人员投入到动态手势的研发当中。本文基于隐马尔可夫模型（HMM）搭建了一套动态手势识别系统。这套系统通过Leap Motion采集动态手势数据，并能够识别36个字母和数字的手势（数字0-9和字母A-Z）。经过大量实验表明，该系统有着很强的鲁棒性，识别单独手势的识别率能够达到93.2%。     

Using a Discrete Hidden Markov Model Kernel for lip-based biometric identification

In this paper, a novel and effective lip-based biometric identification approach with the Discrete Hidden Markov Model Kernel (DHMMK) is developed. Lips are described by shape features (both geometrical and sequential) on two different grid layouts: rectangular and polar. These features are then specifically modeled by a DHMMK, and learnt by a support vector machine classifier. Our experiments are carried out in a ten-fold cross validation fashion on three different datasets, GPDS-ULPGC Face Dataset, PIE Face Dataset and RaFD Face Dataset. Results show that our approach has achieved an average classification accuracy of 99.8%, 97.13%, and 98.10%, using only two training images per class, on these three datasets, respectively. Our comparative studies further show that the DHMMK achieved a 53% improvement against the baseline HMM approach. The comparative ROC curves also confirm the efficacy of the proposed lip contour based biometrics learned by DHMMK. We also show that the performance of linear and RBF SVM is comparable under the frame work of DHMMK.     

基于隐马尔科夫模型的人脸识别

对于人脸识别系统来说,人脸图像的特征提取和匹配是决定人脸识别系统性能的关键所在。文中提出基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法。首先,根据人脸的特点建立马尔科夫模型,然后对图像进行预处理,再利用采样窗对人脸图像进行采样并进行离散余弦变换,提取变换后的系数作为观察向量。最后对人脸图像进行HMM训练,训练结束后即建立了一个人的HMM。基于DCT系数的二维隐马尔科夫模型由于充分利用了人脸图像的二维统计特性,具有较高的识别率。实验结果证明此方法在准确性方面具有良好的性能。     

一种基于隐马尔科夫模型的步态识别算法

步态是指人体走路时的姿态,步态识别是近年来生物特征识别领域一个备受关注的研究方向。步态阶段的区分是步态识别的重要内容。以隐马尔科夫模型(HMM)为基础,基于安装在膝关节的编码器和大腿部的加速度传感器,在外骨骼辅助行走中识别步态的不同阶段。首先进行数据预处理和特征提取;其次对隐马尔科夫步态识别算法进行设计,包括结构的建立、参数的训练和最终的识别;最后对性能进行评估,总体正确率达到91.06%,说明HMM用于步态阶段识别具有较好的性能。     

手写体数字识别系统中一种新的特征提取方案

本文对手写体数字识别系统中的数字特征提取方法进行了深入的研究,分析了当前用得比较多的三种特征提取方法,在此基础上提出了一种新的特征提取方案。该方案从每个字符中提取关键的13个点作为特征点,其主要特点是特征提取简单有效,节省了特征提取时间,提高了识别系统的运行速度。进行仿真时,用同一种网络对特征提取后的结果进行训练和识别,仿真结果表明,13点特征提取法用于手写体数字的识别有着极好的适应性,在运行速度和识别率上比起其它算法都有很大的提高,从而极大地证实了新算法的有效性及实用性。     

基于隐马尔可夫模型的引文信息提取

提出一种基于符号特征提取的HMM结构学习方法，并利用修改的Viterbi算法进行引文信息提取。在实验结果的评价上，除了常用的准确率(Precision)、查全率(Recall)、综合评价指标(F)之外，引入了两个评价标准：宏平均和微平均来综合评价算法的性能。试验表明该方法用于引文信息提取的正确率较高。     

基于信号特征提取和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

轴承是机械设备主要零部件之一,也是机械设备主要故障零部件之一。轴承故障问题为机械设备的重点,机械设备的使用受到故障轴承的直接影响。针对传统的卷积神经网络算法轴承故障诊断效率低下问题,本文提出了一种基于信号特征提取和卷积神经网络的优化方法。首先对原始数据信号进行时域和频域的信号特征提取,获得有效的故障特征值。之后,使用卷积神经网络对提取的特征值进行故障诊断,完成故障分类。本文使用美国凯斯西储大学的滚动轴承振动加速度信号作为数据集,对提出的方法进行验证,得到的故障诊断平均准确率为74.37%,准确率的方差为0.0001;传统的卷积神经网络算法故障诊断平均准确率为65.6%;准确率的方差为0.0019。实验结果表明,相比传统的卷积神经网络,提出的方法对轴承故障诊断的准确率有显著的提高,并且该方法的稳定性更佳,计算时间更少,综合性能更佳。     

基于隐马尔可夫模型的主观句识别

文本情感倾向分析是意见挖掘和情感文摘中的一个重要环节,而在情感倾向分析中涉及到的是主观性文本,这就需要进行主客观文本分类。当前的主客观文本分类方法主要是基于特征词典的概率统计方法,并没有考虑特征之间的语法与语义关系。针对该问题,该文提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的主观句识别方法。该方法首先从训练语料中抽取具有明显分类效果的七类主客观特征,然后每个句子应用HMM进行特征角色类别标注,并依据标注的结果计算句子的权重,最终识别主观句。该方法在第六届中文倾向性分析评测任务中能够有效地识别主观句。