| 基于HE-SVDD的航空发动机工作状态识别* |
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| 引用本文： | 周胜明,曲建岭,高峰,王小飞.基于HE-SVDD的航空发动机工作状态识别*[J].仪器仪表学报,2016,37(2):308-315. |
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| 作者姓名： | 周胜明 曲建岭 高峰 王小飞 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院青岛校区青岛266041,海军航空工程学院青岛校区青岛266041,海军航空工程学院青岛校区青岛266041,海军航空工程学院青岛校区青岛266041 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（51505409）项目资助 |
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| 摘 要： | 针对人工识别航空发动机工作状态的复杂性和耗时性,提出一种基于超椭球分类面支持向量数据描述(HESVDD)的快速识别方法。首先构建了一个根据训练样本分布特征可调的HE-SVDD分类器,使之具有从大规模飞行数据中快速识别发动机工作状态的能力;然后研究了航空发动机状态识别的参数选取和样本生成问题;最后采用HE-SVDD对两个飞行架次的发动机工作状态进行了识别。结果表明,该方法能快速准确地识别出发动机的工作状态,可应用于发动机状态的在线或离线监控。
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| 关 键 词： | 航空发动机 工作状态识别 飞行数据 支持向量数据描述 快速决策 |
Aero-engine working condition recognition based on HE-SVDD |
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| Zhou Shengming,Qu Jianling,Gao Feng and Wang Xiaofei.Aero-engine working condition recognition based on HE-SVDD[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2016,37(2):308-315. |
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| Authors: | Zhou Shengming Qu Jianling Gao Feng and Wang Xiaofei |
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