师军
- 作品数：7 被引量：106H指数：5
- 供职机构：西北工业大学第365研究所（西安爱生技术集团公司）更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目连云港市科技发展计划项目江苏省高校科研成果产业化推进项目更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于SG3525的无刷直流电动机调速系统被引量：3
- 2006年
- 以MC33035 MC33039构成的无刷直流调速系统为基础,从降低高频开关损耗出发,用SG3525构成母线PWM定频调压环节,减小了电动机内部的高频谐波损耗,有效地控制了无刷直流电动机的发热,达到了理想的使用效果。
- 师军高金行李玉忍
- 关键词：无刷直流电动机调速系统
- 基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断被引量：7
- 2011年
- 提出了一种新的学习策略,用于解决发动机故障诊断中大规模支持向量机(SVM)的训练问题.通过保留初始SVM分类器支持向量超平面附近的样本以及错分样本,使最终得到的约减集规模明显缩小,从而可在保持较高分类精度的前提下使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短.探讨了序贯最小优化(SMO)算法的参数选择和实现过程中的关键问题,为这种极具潜力的算法在发动机故障诊断中的实际应用奠定了坚实的基础.仿真实例表明,这种基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断方法有效、可靠,容易实现,可以作为工程应用的基础.
- 徐启华耿帅师军
- 关键词：航空发动机故障诊断大规模训练集
- 应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法被引量：18
- 2012年
- 提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。
- 徐启华师军耿帅
- 关键词：航空发动机支持向量机故障诊断大规模训练集
- 应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究被引量：23
- 2005年
- 支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对“块算法”进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。
- 徐启华师军
- 关键词：航空发动机支持向量机故障诊断核函数泛化
- 基于支持向量机的航空发动机故障诊断被引量：58
- 2005年
- 支持向量机是一种具有完备统计学习理论基础和出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等缺陷。提出一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法,应用该方法成功地对发动机气路部件的几种典型故障进行了正确诊断。在对检验样本施加噪声后,支持向量机构成的故障分类器仍然能够满足发动机故障诊断的要求,表明提出的故障诊断算法具有良好的鲁棒性,可以作为工程应用的基础。
- 徐启华师军
- 关键词：航空发动机支持向量机故障诊断鲁棒性
- 一种新型多分类支持向量算法及其在故障诊断中的应用被引量：9
- 2005年
- 层次支持向量机(H-SVM)比通常的多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度,便于实现在线分类。提出一种基于H-SVM的多类故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化性能强。另外,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定。针对一个涡轮喷气发动机气路部件故障诊断的仿真实验表明,设计的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行快速诊断。作为应用实例,对JT9D发动机的6种实际故障进行了有效诊断。
- 徐启华师军
- 关键词：支持向量机故障诊断多类分类仿真
- 神经网络集成在发动机故障诊断中的应用研究被引量：2
- 2005年
- 提出一种基于A daBoost的集成神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,通过简单地训练若干个单一神经网络并将其预测结果进行合成,实现了对航空发动机多类故障的诊断。针对一个涡轮喷气发动机气路部件的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,便于工程应用。
- 徐启华师军
- 关键词：航空发动机BOOSTING算法神经网络集成故障诊断泛化
