航空发动机混沌支持向量预测模型应用

提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法.该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于压气机的试车数据序列建...     

改进相空间重构方法在混沌识别中的应用研究

讨论了传统非线性时间序列相空间重构方法的特点,提出了一种改进的相空间重构方法.为了揭示非线性时间序列中的非线性相关性,采用了一种基于关联积分的统计量,并研究了不同参数对它的影响.研究了延迟时间和嵌入维数之间的关系,并采用时间窗口描述这2个参数的变化规律.同时,应用改进方法计算了混沌时间序列的重构参数,重构了混沌信号的吸引子.研究结果表明,该方法能够从时间序列有效地重构原系统的相空间,为混沌信号识别提供了新的途径.     

航空发动机的可预测模型建模与应用

提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度.     

微波雷达海杂波混沌特性分析

随着非线性学科的发展,混沌科学受到各个学科领域的广泛重视,海杂波的混沌特性吸引越来越多的科研人员开始探索混沌理论在雷达系统中的应用。介绍了混沌理论的起源和发展趋势,简要阐述了混沌定义,给出了混沌的奇异吸引子、相图与Poincare截面、相关维及Lyapunov指数等基本特性,并基于混沌时间序列的关联积分C-C法、相空间重构法及小数据量法等混沌特性研究方法,对微波雷达实际采集的海杂波数据进行了混沌特性分析,分析结果表明,微波雷达海杂波数据具有混沌特征。     

灰色灾变与回归分析法的航空装备不安全事件预测

为提高航空装备不安全事件的预测水平,减少事故造成的人员和财产损失,将灰色灾变与回归分析方法有机结合,提出一种航空装备不安全事件的组合预测方法。该方法先从数据中找出灾变点(灾变发生的日期),通过建立这些灾变点的灰色灾变模型预测未来灾变点,再对这些灾变点上的值构建灰色预测模型,计算出未来灾变点的灾变值;而对于非灾变点,可建立合适的回归分析模型进行预测。为验证其可行性,在某飞行训练基地的航空装备不安全事件频数的数据基础上,建立了灰色灾变回归组合预测模型,结果表明,模型对2001年~2004年预测的相对误差平均控制在6.87%以内,所建立的组合模型,能够比较客观地反映航空装备安全的未来实际状况。     

基于特殊任务Prophet模型的航材消耗需求预测模型

为了解决当前航材消耗需求预测方法难以处理特殊任务造成的异常消耗数据,对特殊任务数据的拟合和预测效果不佳的问题,应用考虑特殊任务因素的Prophet时序预测模型对航材的消耗过程进行建模。分析了特殊任务的航材消耗需求预测特点与要求,建立了特殊任务航材消耗需求预测Prophet模型,并与无特殊任务Prophet模型和传统时序预测模型进行了对比。结果表明:该模型能够有效拟合97%的特殊任务的航材消耗数据,具有更高的预测精度。     

混沌信号处理

描述了混沌特征参量 ,包括Lyapunov指数和分形维 ;讨论了信号相空间重构和Takens嵌入定理 ,以及嵌入维数、时间延迟等参数。还阐述应用神经网络进行混沌信号非线性处理     

一种基于关联度的跳频频率预测方法

对跳频通信进行有效干扰的关键在于对跳频信号频率进行较准确的预测.根据跳频频率序列的混沌特性,并基于混沌系统相空间重构思想,提出了一种基于关联度的跳频频率预测方法,以达到具有较高有效预测概率的目的.仿真实验结果表明,在一定的预测精度要求条件下,该预测方法具有较高的有效预测概率,对跳频通信对抗研究具有借鉴意义.     

灰色加权马氏链组合在航空装备事故预测中的应用

为提高传统灰色马氏链组合模型的航空装备事故预测水平,引入加权马氏链,提出了一种改进的灰色马氏链组合预测方法。该方法先通过建立灰色模型,提取事故序列的趋势信息,然后再利用灰色残余信息构建加权马氏链模型,合理发挥各步长马氏链的作用,以期准确刻画随机波动规律。为验证其有效性,在美国空军A级飞行事故万时率实际数据基础上,建立了灰色加权马氏链组合预测模型,结果表明,模型对2000年~2002年预测的相对误差平均控制在4.59%以内,远高于灰色叠加马氏链模型,所建的模型能够比较客观地反映航空安全的未来发展现状。     

坦克行进间炮耳轴倾斜角预测模型研究

针对坦克行进间具有振荡性的火炮耳轴倾斜角数据,提出了一种改进的灰色预测模型。提出了一种数据变换方法,能够将原始序列处理为正数单调序列,使其符合灰色模型对建模数据的需求;利用小区间的矩形面积和重构模型背景值,并在基于无偏性的准则下研究了重构背景值中的参数与模型参数之间的关系,提出了一个背景值中参数的直接表达式;利用两种参数的关系,构建了改进的灰色微分方程,通过求解得到了优化的预测公式。经过实例分析,改进模型预测结果的平均相对误差为3.53%,能够较为准确地预测炮耳轴倾斜角的变化情况。