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基于随机森林的直升机飞行状态识别方法
被引量：
5
1
作者
王锦盛
熊邦书
+3 位作者
莫燕
黄建萍
李新民
赵平均
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第17期149-152,159,共5页
针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理,并根据特征参数将飞行状态分为8个小类;然后利用随机森林识别率较...
针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理,并根据特征参数将飞行状态分为8个小类;然后利用随机森林识别率较高的特点,对每一小类进行随机森林分类器设计;最后利用训练样本训练每个随机森林分类器,并将训练好的随机森林分类器识别直升机全起落飞行状态。以某型直升机实飞数据作为实验数据,将该方法与RBF神经网络法和SVM法进行对比实验,结果表明在小样本情况下该方法识别率有明显提高,识别速度也有所提高,可为直升机寿命预测提供依据。
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关键词
随机森林
飞行状态识别
预处理
特征参数
小样本
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职称材料
基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断
被引量：
3
2
作者
欧巧凤
彭泗田
+1 位作者
李新民
熊邦书
《机床与液压》
北大核心
2023年第22期215-222,共8页
针对不同程度的小分类轴承故障,现有故障诊断方法准确率不高的问题,提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障,提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法,增强振动信号的脉冲故障特征并...
针对不同程度的小分类轴承故障,现有故障诊断方法准确率不高的问题,提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障,提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法,增强振动信号的脉冲故障特征并抑制背景噪声;采用连续小波变换将滤波后的信号转换成二维时频图谱;最后,提出基于混合注意力机制改进的残差网络模型,提高轴承故障诊断精度。在西储大学、东南大学及所选轴承数据集上进行验证实验,不同故障程度的小分类诊断准确率分别达到99.73%、98.12%和99.07%,表明所提方法具有很好的抗噪性、鲁棒性,可提高滚动轴承不同故障程度的诊断效果。
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关键词
滚动轴承故障诊断
GWO
CMFH
混合注意力机制
残差网络(ResNet)
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职称材料
基于DCAE-CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断
被引量：
19
3
作者
万齐杨
熊邦书
+1 位作者
李新民
孙伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期273-279,共7页
针对直升机自动倾斜器滚动轴承工况复杂、噪声干扰大,造成故障诊断效果不佳的问题,提出一种基于深度卷积自编码器(Deep Convolutional AutoEncoder,DCAE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法。该方法...
针对直升机自动倾斜器滚动轴承工况复杂、噪声干扰大,造成故障诊断效果不佳的问题,提出一种基于深度卷积自编码器(Deep Convolutional AutoEncoder,DCAE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法。该方法首先采用小波变换方法构造不同状态下振动信号的时频图,然后使用DCAE对时频图进行图像去噪,最后利用CNN对去噪后的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的滚动轴承故障数据开展诊断实验,并与CNN、堆叠降噪自编码器(Stacked Denoise AutoEncoder,SDAE)两种深度学习方法进行对比,结果表明,该方法在高噪声环境下具有更高的故障识别率。
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关键词
故障诊断
小波时频图
深度学习
自动倾斜器
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职称材料
题名
基于随机森林的直升机飞行状态识别方法
被引量：
5
1
作者
王锦盛
熊邦书
莫燕
黄建萍
李新民
赵平均
机构
南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室
中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技
重点
实验室
中航工业洪都
航空
工业集团有限责任公司飞机设计研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第17期149-152,159,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61462063)
航空科学基金(No.20135756010)
江西省高等学校科技落地项目基金(No.KJLD13058)
文摘
针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理,并根据特征参数将飞行状态分为8个小类;然后利用随机森林识别率较高的特点,对每一小类进行随机森林分类器设计;最后利用训练样本训练每个随机森林分类器,并将训练好的随机森林分类器识别直升机全起落飞行状态。以某型直升机实飞数据作为实验数据,将该方法与RBF神经网络法和SVM法进行对比实验,结果表明在小样本情况下该方法识别率有明显提高,识别速度也有所提高,可为直升机寿命预测提供依据。
关键词
随机森林
飞行状态识别
预处理
特征参数
小样本
Keywords
random forest
flight condition recognition
preprocessing
characteristic parameters
small sample
分类号
V328.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断
被引量：
3
2
作者
欧巧凤
彭泗田
李新民
熊邦书
机构
南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室
中国直升机设计研究所直升机旋翼动力
重点
实验室
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第22期215-222,共8页
基金
国家自然科学基金地区科学基金项目(62365014)
航空科学基金(20185756006)。
文摘
针对不同程度的小分类轴承故障,现有故障诊断方法准确率不高的问题,提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障,提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法,增强振动信号的脉冲故障特征并抑制背景噪声;采用连续小波变换将滤波后的信号转换成二维时频图谱;最后,提出基于混合注意力机制改进的残差网络模型,提高轴承故障诊断精度。在西储大学、东南大学及所选轴承数据集上进行验证实验,不同故障程度的小分类诊断准确率分别达到99.73%、98.12%和99.07%,表明所提方法具有很好的抗噪性、鲁棒性,可提高滚动轴承不同故障程度的诊断效果。
关键词
滚动轴承故障诊断
GWO
CMFH
混合注意力机制
残差网络(ResNet)
Keywords
Rolling bearing fault diagnosis
GWO
CMFH
Mixed attention mechanism
Residual network(ResNet)
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于DCAE-CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断
被引量：
19
3
作者
万齐杨
熊邦书
李新民
孙伟
机构
南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室
中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学
重点
实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期273-279,共7页
基金
国家自然科学基金(61866027)
航空科学基金(2016ZD56008
20185756006)。
文摘
针对直升机自动倾斜器滚动轴承工况复杂、噪声干扰大,造成故障诊断效果不佳的问题,提出一种基于深度卷积自编码器(Deep Convolutional AutoEncoder,DCAE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法。该方法首先采用小波变换方法构造不同状态下振动信号的时频图,然后使用DCAE对时频图进行图像去噪,最后利用CNN对去噪后的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的滚动轴承故障数据开展诊断实验,并与CNN、堆叠降噪自编码器(Stacked Denoise AutoEncoder,SDAE)两种深度学习方法进行对比,结果表明,该方法在高噪声环境下具有更高的故障识别率。
关键词
故障诊断
小波时频图
深度学习
自动倾斜器
Keywords
fault diagnosis
wavelet time-frequency diagram
deep learning
swashplate
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林的直升机飞行状态识别方法
王锦盛
熊邦书
莫燕
黄建萍
李新民
赵平均
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断
欧巧凤
彭泗田
李新民
熊邦书
《机床与液压》
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DCAE-CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断
万齐杨
熊邦书
李新民
孙伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
19
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职称材料
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