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。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

基于分层结构的故障诊断专家系统RDSC方案

针对军事指挥自动化系统中的硬件设备,运用分层结构专家系统技术实现对系统的远程故障诊断与维护支持,提出了远程维护和故障修复支持技术模型,并对该模型的专家系统技术进行探讨,给出了基于CLIPS专家系统的一个实现模型,最后阐述了专家系统中推理机与知识库的设计和实现.     

军事综合电子信息系统需求描述框架及其辅助工具开发研究

需求描述是需求工程的重要组成部分,文中提出了一种军事综合电子信息系统需求描述框架,将军事综合电子信息系统需求分为作战需求、用户需求和系统需求3个层次,并简要介绍这3种需求的内容体系;最后以需求描述框架为指导,介绍了描述工具集的设计与开发思路。     

基于支持向量机的武器系统研制项目评估分析

对常规评估方法和支持向量机模型用于武器系统研制项目评估进行了分析和比较,着重分析了应用支持向量机进行武器系统研制项目重要度评估的具体形式以及方法特点,通过实例进行了分析验证,取得了满意的结果.     

基于LabVIEW的电机数据采集系统

介绍了基于LabVIEW的电机数据采集系统的硬件组成和软件设计,提出了在LabVIEW下高速连续采集及存盘技术的实现方法,以及自动搜索基波频率的谐波分析方法,还分析了循环采样方式造成的各采样通道之间的相对相位误差产生的原因,提出采用分组采样方式减小这种误差,并给出了部分程序.最后给出了部分试验结果,证明所提方法的正确性.     

模糊超球支持向量机

提出了模糊超球支持向量机算法。首先根据样本分布特性将样本空间划分成有限个超球子空间,超球半径经归一化处理后作为各球心样本点的模糊属性值,超球球心组成新的训练样本集,在构造决策超平面的过程中对应不同模糊属性值的各输入样本增加了不同训练权重。仿真实验结果表明:该算法减少了训练样本数,有利于提高支持向量机的训练速度和测试速度,有效地防止了训练样本中噪声点对训练结果的负面影响。     

嵌入式在线航空摄影测量方法

为满足空间数据实时处理的需求,提高航空摄影测量系统在线处理能力,研究一种在线摄影测量的理论与方法,运用嵌入式架构设计一种在线摄影测量系统,使用可编程门阵列(FPGA)方法、高级精简指令集机器组合数字信号处理器(ARM+DSP)方法等嵌入式计算技术建立专门的硬件运行环境,移植并优化现有算法到嵌入式系统中,实现摄影测量数据的在线处理。机载航摄实验结果表明,该方法能够实现对摄影测量数据进行快速稳定的在线处理,验证了运用嵌入式架构的在线摄影测量的可行性,把摄影测量的处理效率提高到了一个更高的水平,同时也进一步拓宽了摄影测量技术的应用领域。