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基于M-DSSE和RVM的复杂装备健康状态预测
被引量：
6
1
作者
邓力
徐廷学
+1 位作者
范庚
吴明辉
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第11期3997-4002,4039,共7页
针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归...
针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归模型对装备的健康指数进行预测,实现对装备健康趋势的预知,为最终的预知维修提供重要技术支撑。在某航空机电设备上的应用结果表明,该方法可以有效解决复杂装备健康状态评估与预测的问题,结果与实际情况相吻合。
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关键词
健康指数
多
距离形态相似度
相关向量机
状态评估
状态预测
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职称材料
基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康预测方法
2
作者
崔建国
王青天
+3 位作者
滑娇娇
朴春雨
齐义文
蒋丽英
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第16期147-151,共5页
复合材料结构损伤机理复杂,其损伤破坏一般呈现缓慢扩展趋势。为了有效地对复合材料结构健康状态进行预测,将距离形态相似度(DMS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型引入复合材料结构健康状态预测中,提出了基于DMS和LS-SVM的复合材料结...
复合材料结构损伤机理复杂,其损伤破坏一般呈现缓慢扩展趋势。为了有效地对复合材料结构健康状态进行预测,将距离形态相似度(DMS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型引入复合材料结构健康状态预测中,提出了基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康状态预测方法。首先,以复合材料层合板(T300/QY8911)为具体研究对象,对其进行损伤试验,采集其振动加速度作为表征其健康状态的原始信息,并进行小波包分解,利用分解得到的各个频带信号的样本熵作为特征向量;然后,采用距离形态相似度(DMS)方法确定结构健康指数;最后,将结构健康指数作为建模数据用以构建LS-SVM预测模型,预测复合材料结构健康指数。结果表明,该方法可以有效实现复合材料结构裂纹损伤的预测,具有很好的应用前景。
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关键词
结构健康指数
距离形态相似度
最小二乘支持向量机
结构健康预测
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职称材料
题名
基于M-DSSE和RVM的复杂装备健康状态预测
被引量：
6
1
作者
邓力
徐廷学
范庚
吴明辉
机构
海军航空工程学院兵器科学与技术系
海军航空工程学院科研部
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第11期3997-4002,4039,共7页
基金
总装预研基金项目(9140A27020212JB 14311)
文摘
针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归模型对装备的健康指数进行预测,实现对装备健康趋势的预知,为最终的预知维修提供重要技术支撑。在某航空机电设备上的应用结果表明,该方法可以有效解决复杂装备健康状态评估与预测的问题,结果与实际情况相吻合。
关键词
健康指数
多
距离形态相似度
相关向量机
状态评估
状态预测
Keywords
health index
multiple distance and shape similarity （M-DSS）
relevance vector machine （RVM）
state evaluation
state prognostics
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康预测方法
2
作者
崔建国
王青天
滑娇娇
朴春雨
齐义文
蒋丽英
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
沈阳飞机设计研究所
出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第16期147-151,共5页
基金
航空科学基金(2010ZD54012)
国防预研项目(A0520110023)
+1 种基金
国防基础科研项目(Z052012B002)
辽宁省自然科学基金
文摘
复合材料结构损伤机理复杂,其损伤破坏一般呈现缓慢扩展趋势。为了有效地对复合材料结构健康状态进行预测,将距离形态相似度(DMS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型引入复合材料结构健康状态预测中,提出了基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康状态预测方法。首先,以复合材料层合板(T300/QY8911)为具体研究对象,对其进行损伤试验,采集其振动加速度作为表征其健康状态的原始信息,并进行小波包分解,利用分解得到的各个频带信号的样本熵作为特征向量;然后,采用距离形态相似度(DMS)方法确定结构健康指数;最后,将结构健康指数作为建模数据用以构建LS-SVM预测模型,预测复合材料结构健康指数。结果表明,该方法可以有效实现复合材料结构裂纹损伤的预测,具有很好的应用前景。
关键词
结构健康指数
距离形态相似度
最小二乘支持向量机
结构健康预测
Keywords
structural health index, distance and morphology similarity, least squares support vector machines, structural of health prediction
分类号
V25 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于M-DSSE和RVM的复杂装备健康状态预测
邓力
徐廷学
范庚
吴明辉
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康预测方法
崔建国
王青天
滑娇娇
朴春雨
齐义文
蒋丽英
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
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职称材料
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