宋岩
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 基于免疫粒子群优化的不等时间间隔发动机性能综合指数组合预测被引量：1
- 2013年
- 首先利用奇异值分解滤波算法,对测量参数进行滤波处理,进而合成发动机性能综合指数。针对性能综合指数为不等时间间隔的情况,在改进灰色预测模型中引入新陈代谢思想,提出一种基于免疫粒子群优化权值的改进灰色模型与支持向量机相结合的性能指数预测方法。仿真实例表明:组合模型的预测精度明显高于改进灰色预测模型,略高于支持向量机模型;且对于大多数样本点,组合模型的预测结果变化更加平稳。
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- 关键词：改进灰色模型支持向量机免疫粒子群优化组合预测
- 基于粗糙集和支持向量数据描述的发动机视情维修研究被引量：6
- 2013年
- 每个热力参数都可从某一角度反映航空发动机的性能状态,在分析各个性能参数变化特点基础上,选取能够最大程度反映发动机性能变化的参数组合。运用统计粗糙集理论属性重要性判定方法,确定各个参数的权值,从而进一步对所选参数组合进行信息融合,能够更加准确的判断发动机性能状况。提出了利用支持向量数据描述的发动机视情维修阈值确定方法。利用非目标数据即性能下降到限制值附近时刻的数据,来提高视情维修的准确率。仿真实验结果表明,该方法能够准确确定视情维修时机,对发动机视情维修时机选择有一定的参考价值。
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- 关键词：粗糙集信息融合支持向量数据描述视情维修
- 基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测被引量：2
- 2013年
- 发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。
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- 关键词：航空发动机奇异值分解组合预测
