基于支持向量机的故障诊断方法及其应用

提出了一种采用模糊手段进行特征提取、支持向量机进行模式分类的内燃机燃油系统故障诊断方法.该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,首先采用模糊手段对故障信号和原因进行特征提取,接着利用支持向量机进行分类实现特征级诊断,最后将其应用于内燃机燃油系统的故障诊断中,取得了令人满意的结果.     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

基于PCA-SVM的储运过程故障诊断方法

针对储运过程工艺复杂、监控变量多且故障样本数据相对有限的问题,在介绍主元分析原理和支持向量机方法的基础上,提出了主元分析与支持向量机相结合的储运过程故障诊断方法,建立了提高故障诊断速度和诊断性能的故障诊断模型。首先采用主元分析法进行特征提取实现降维,其次构造新的训练和测试样本集,最后训练支持向量机分类器的故障诊断流程。以数字化油库为仿真实验对象,进行了油料收发过程中的故障诊断实验,验证了所提方法的有效性。     

最小二乘向量机结合光谱维信息检测弱小目标

现有天基红外导弹预警系统对目标的检测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发,结合红外弱小目标图像信噪比低的特点,提出了一种利用最小二乘向量机(LSSVM)结合目标光谱维信息检测弱小目标的方法,并以F测度函数为适应度函数,利用人工蜂群算法(ABC)对最小二乘向量机的正则化参数和核函数参数进行优化。应用小样本训练数据建立了LSSVM检测器,以4型典型导弹目标尾焰红外辐射特征谱数据作为训练样本,比较了ABC算法、网格搜索(grid search)算法、粒子群(PSO)算法和遗传(GA)算法。实验结果表明,在低信噪比条件下,由ABC优化的LSSVM模型能获得更好的检测性能。     

结合动态时间弯曲与决策树方法的液体火箭发动机故障诊断

对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。     

基于LSSVM与WNN的燃气轮机状态趋势预测

为了对燃气轮机未来状态趋势进行预测,提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与小波神经网络(WNN)组合的燃气轮机状态趋势预测方法,把最小二乘支持向量机的预测结果分为两部分,将实际参数数据与前一部分的预测结果计算残差,然后利用小波神经网络对残差进行预测,再将预测的残差与最小二乘支持向量机的预测结果的后一部分进行合成,将合成的结果作为最小二乘支持向量机-小波预测模型的预测结果。结合某型燃气轮机进行试验验证,验证结果表明,组合的最小二乘支持向量机与小波神经网络预测模型预测效果更好,预测结果相对误差为0.12%。     

支持向量机动态多分类方法

针对支持向量机分类中存在盲区的问题,在分析多分类支持向量机构建方法的基础上,采用二叉树支持向量机,通过类型知识库动态更新,建立了二叉树支持向量机动态多分类模型;选取径向基函数作为核函数,给出了提高多分类模型性能的核参数和惩罚因子寻优遗传算法;以卫星整流罩空调系统表冷器控制单元为仿真实验对象,建立了传感器偏置故障、漂移故障、完全故障和精度下降故障的多分类模型,验证了提出方法的有效性。     

基于模糊支持向量机的发动机故障诊断方法

发动机的故障样本少,用神经网络进行故障类别的学习和分类往往会出现过学习、泛化能力不高以及局部极小点等问题。针对这一缺陷,将基于小样本理论的支持向量机学习方法应用到发动机的故障诊断中。同时讨论了3种多故障分类器的优缺点,并用引入模糊隶属函数的方法解决了“一对多”方法在构建多故障分类器时存在的分类盲区,提高了分类器的分类精度。用该方法对发动机常见的8种状态模式的样本进行训练和识别,训练样本和测试样本都有较好的识别率。     

基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法

针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型。通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类。     

油罐火灾泡沫灭火剂用量实战系数研究

通过统计我国典型油罐火灾案例,计算出实际火场的泡沫灭火剂实战系数,提出了油罐火灾泡沫灭火剂实际用量的3个影响因素:泡沫飞散罐外因素、着火油罐内部影响因素、气候影响因素。采用层次分析法建立了泡沫灭火剂用量评价数学模型,再将数学模型计算得到的结果与统计得到的实战系数进行对比,分析误差,有助于消防部队在火灾现场更加科学、合理地调用泡沫灭火剂。     

谈MIS系统的体系结构

体系结构是计算机系统及其组件的物理构造或设计方案 ,文章探讨了 3种典型的体系结构在MIS系统中的应用。     

拖曳声纳鱼雷的航行动力学模型等价性研究

给出了拖曳声纳鱼雷的动力学仿真与控制算法,采用计算效率较高的离散和递推的方法,算法以f1=fn=0为边界条件进行校核,当该条件满足时,就得到了系统的真实运动.加速度修正方法及搜索方向由优化方法给出,在此动力学模型的基础上,也可以获得封闭的解析式方程,只不过系统方程随n的增加会相当复杂.同时给出了基于Gauss原理的方法,并证明了它们之间的等价性.     

射面交叉分析及武器控制方法研究

通过对影响多武器同时射击安全的重要因素——射面交叉的研究,分析了产生射面交叉的原因,建立了射面交叉的判断模型,研究了控制武器的方法,建立了禁止射击信号的产生模型。研究结果对舰艇的总体设计、武器控制以及作战使用有一定的指导意义。     

从言语的语言学看翻译的多相面对等

本文从言语的语言学出发寻求和翻译的对等面。翻译是一种跨文化的信息交流与交往传播的活动,研究的是使用中的语言即言语,言语的语言学以言语为研究对象,因此言语的语言学应作为翻译的语言学基础。基于上述理论,本文从言语的语言学的语义、语用和文化三方面寻求和翻译的静态、动态和文化对等,使翻译活动更具实践意义。     

TETRA直通模式移动台协议仿真

作为 TETRA 通信的一种方式,TETRA DMO 使得 TETRA 移动台在没有设置基站以及基站覆盖范围之外的地区、系统出现故障或过载以至难以快速接人时可以不经过网络基础设施直接进行相互的通信,从而降低了移动台通信对基站的依赖性,扩展了移动台通信的地理范围。文中首先依照协议对直通模式移动台通信方式和呼叫接续过程进行了介绍,并描述了利用工具 SDL and TTCN suite 4.5对其中的电路模式呼叫流程编程、仿真的过程,最后对仿真的结果进行了简要说明。     

光纤弯曲损耗的研究

利用光线理论研究光纤弯曲损耗与弯曲半径、纤芯折射中以及包层折射率的关系。     

军用物联网研究综述

物联网是近两年的研究热点,当前,军用物联网的发展尚处于起步阶段。提出了军用物联网的概念,研究了军用物联网关键技术,阐述了军用物联网在作战训练、后勤保障、武器装备等领域的应用,展望了军用物联网研究工作中将遇到的挑战及应对方法,为军用物联网的技术研制、公共支撑环境和应用示范服务提供借鉴。     

卫星对水面航渡阶段潜艇的探测概率分析

利用遥感手段实施对潜探测已对潜艇保持隐蔽性构成了严重威胁。基于对各种类型相关卫星的参数和探测能力的分析,计算出在不同气象条件下、不同出航时间时卫星对远航潜艇的水面航渡阶段的的探测概率。这对分析潜艇远航暴露的原因、制定合理的远航计划都具有一定的参考价值。     

COFF 文件装载机制的研究

结合通用的ＣＯＦＦ目标文件格式,研究了系统加速板执行文件的加载及运行控制机制,阐述了加载ＣＯＦＦ文件的思路和实现方法。文中还设计了能有效提高系统效率的文件预装载机制,讨论了这一机制的原理和具体实现。