高峰
- 作品数：59 被引量：305H指数：9
- 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：国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信理学更多>>
- 基于人工神经网络的气体定性分析方法被引量：5
- 2000年
- 提出将气体传感器阵列与前馈神经网络模式识别技术相结合 ,解决气体传感器的“交叉敏”问题 ,从而完成气体的定性、定量分析 ;针对常规 BP算法的缺点 ,构造了基于自适应调整步长和加动量因子的改进 BP算法用于前馈神经网络的训练 ;通过实验对 H2 、CH4 、CO等三种气体进行了识别 。
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- 关键词：气体传感器阵列
- 基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法被引量：9
- 2017年
- 针对振动数据采集过程中由于设备短路或环境变化等诸多因素导致的数据丢失问题,提出了一种基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法。首先利用K-奇异值分解算法对大量振动数据进行字典学习得到过完备字典,然后构建缺失振动数据的采样矩阵作为压缩感知框架下的测量矩阵。最后利用正则化正交匹配追踪算法完成缺失数据的重构。通过振动数据库数据和实测航空发动机振动数据实验表明,所提算法优于传统基于离散余弦变换和离散傅里叶变换的数据修复算法,同时具有一定的鲁棒性。
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- 关键词：字典学习压缩感知
- 装备采购项目推行竞争性采购的困难及对策浅析被引量：6
- 2010年
- 结合在装备采购项目中推行装备竞争性采购的工作实践,对目前存在的各种困难进行了客观的分析,阐述了装备竞争性采购的目的及发展趋势,并就深化装备采购的竞争提出了若干建议。
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- 基于数字滤波技术的飞参数据预处理被引量：4
- 2008年
- 由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中会存在噪声误差。为了利用数据对发动机工作状态和性能趋势进行监控,必须对数据进行预处理。本文利用动态数字滤波技术对高、低压转速数据进行预处理。处理后的数据更加连续、平滑,且更加清晰地反映出参数随时间的变化趋势,由此证明该方法是有效的。处理结果可在航空发动机状态监控中得到应用。
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- 关键词：预处理航空发动机
- 人工智能在故障诊断中的应用被引量：8
- 2010年
- 人工智能在故障诊断中的应用是现阶段故障诊断研究的主要方向,文章首先系统地概述了专家系统、人工神经网络、模糊理论三种智能故障诊断方法的原理,然后结合工作实践和研究成果,对各种智能方法在飞机故障诊断上的应用进行了初步的探讨。
- 高峰孙时珍曲建岭
- 关键词：人工智能故障诊断专家系统人工神经网络
- 航空发动机温度参数标校设备的设计及应用
- 2012年
- 飞参系统记录的发动机参数对于发动机的视情维修具有重要的参考价值,而记录数据的准确性是制约这一应用的主要瓶颈之一。文章设计了一种航空发动机温度参数标校设备,用以校准飞参系统采集的温度参数,最后结合实例介绍了基于支持向量回归理论进行参数校准的方法。
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- 关键词：支持向量回归
- 基于飞参数据的航空发动机监控方法研究被引量：6
- 2008年
- 为了充分挖掘飞参数据的应用价值,研究了利用飞参数据对发动机进行状态监控的方法。结合某型飞机飞参系统实际记录的数据进行了具体分析,论述了该方法的应用,并举出故障实例说明了应用该方法对航空发动机进行监控的可行性和必要性。研究结果对于提高发动机维护的快速性和准确性具有重要意义。
- 唐昌盛曲建岭高峰于建立
- 关键词：航空发动机
- 基于改进稀疏编码的微弱振动信号特征提取算法被引量：11
- 2017年
- 针对强噪声环境下难以有效提取微弱振动信号特征的问题,提出了基于改进字典学习和移不变分量过滤(IDL-SICF)的稀疏编码振动信号特征提取算法。首先,将振动信号进行分段和平滑预处理以降低数据处理复杂度,接着利用改进的字典学习和高效系数求解算法构建基于移不变稀疏编码的自适应滤波器,然后过滤字典原子重构的移不变分量以获得表征信号本质特征的最优基函数,取最优基函数对应的移不变分量的特征频率强度作为评价信号特征提取效果的优劣。仿真和实测数据的试验结果表明,相比于现有微弱振动信号提取算法,提出的算法具有更强的特征提取能力,在实际应用中具有较高的可行性。
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- 关键词：振动信号特征提取
- 一种航姿系统综合训练装置的设计被引量：2
- 2017年
- 文中设计了一种航姿系统综合训练装置,该装置能够模拟多个机型的航向姿态系统的操作训练科目,既可以通过有针对性的训练使受训者了解航姿系统的原理和结构,又可以使受训者对航姿系统的通电检查、工作状况检查及一般故障排除方法进行训练。实践表明,该设备满足了部队日常操作训练与技术保障的实际需要,提高了部队维护人员的装备技术保障能力。
- 周玉平高峰姚凌虹王小飞申江江
- 关键词：航姿系统训练科目
- 基于超椭球分类面的SVDD快速决策方法被引量：4
- 2017年
- 针对现有支持向量数据描述(SVDD)快速决策方法在检测不同分布特性的未知样本时分类精度低下的问题,提出基于超椭球分类面的SVDD(HE-SVDD)快速决策方法.该方法通过构建超椭球分类面,提高了不同分布类型数据的分类精度,同时将SVDD的决策复杂度从O(n)降低到O(2)(n为支持向量数量).首先研究超球分类面快速决策方法的局限性,进而给出超椭球分类面的构建方法.在多种数据集上的实验结果表明,HE-SVDD可以在很大程度上提升现有快速决策方法的分类精度和适用数据类型.
- 曲建岭王小飞高峰袁涛
- 关键词：支持向量数据描述
