杜占龙
- 作品数：15 被引量：77H指数：6
- 供职机构：中国人民解放军军械工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信更多>>
- 改进的灵敏度剪枝极限学习机被引量：7
- 2016年
- 针对极限学习机(ELM)网络结构优化问题,提出一种改进的灵敏度剪枝ELM(Im SAP-ELM).Im SAP-ELM将2正则化因子引入SAP-ELM中,采用留一准则确定最优隐节点数.推导基于奇异值分解的输出权重计算公式,避免矩阵奇异导致求解无效的问题.将Im SAP-ELM用于故障预测,利用多组同类型故障数据建立多个Im SAP-ELM模型,基于加权思想融合不同Im SAP-ELM的预测值.某型无人机发射机实例表明,相比于ELM、OP-ELM(最优剪枝ELM)和SAP-ELM,Im SAP-ELM耗时最高,但是Im SAP-ELM的预测误差小于其他3种方法.
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- 关键词：剪枝算法奇异值分解故障预测
- 多重渐消因子强跟踪SCKF及其在故障参数估计中的应用被引量：8
- 2014年
- 针对非线性系统中不可观测故障参数估计问题,提出基于多重渐消因子强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(multiple fading factors strong tracking square-root cubature Kalman filter,MSTSCKF)的状态和参数联合滤波算法。MSTSCKF基于强跟踪滤波器理论框架,通过引入多重渐消因子实时调整增益矩阵,克服平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)在故障参数变化函数未知或者突变时滤波精度下降甚至发散的缺点,并兼具SCKF在非线性拟合精度和数值稳定性等方面的优点。仿真结果表明,相比SCKF和强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF),本文提出的方法具有更高的估计精度。
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- 无人机机载发射机故障预测方法和系统
- 本发明公开了一种无人机机载发射机故障预测方法，包括：生成基于机载发射机的故障响应信号；在故障响应信号中获取第一故障信号；其中，第一故障信号包括功率信号、频率信号和频谱信号中的一种以上的信号；在第一故障信号中提取特征参数；...
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- 文献传递
- 无人机机载发射机故障预测系统
- 本实用新型公开了一种无人机机载发射机故障预测系统，包括故障信号生成模块、信号采集模块、通信模块和故障预测模块；其中：故障信号生成模块，用于根据预设故障类型和故障程度，生成基于机载发射机的故障响应信号；信号采集模块，用于接...
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- 文献传递
- 多分类概率极限学习机及其在剩余使用寿命预测中的应用被引量：5
- 2015年
- 针对多分类极限学习机(extreme learning machine,ELM)缺乏概率输出能力问题,提出一种基于sigmoid后验概率映射和Lagrange成对耦合法的多分类概率ELM(multi-class probabilistic ELM,MPELM)。采用成对耦合法将多分类问题分解成多个二分类问题,利用sigmoid函数将二分类ELM输出映射成概率输出。为融合所有二分类概率输出,推导基于Lagrange乘子法的多分类概率计算公式,最终求解被预测样本分属不同类别的概率。将MPELM用于剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测,实验结果表明,相比于多分类概率支持向量机(multi-class probabilistic support vector machine,MPSVM),MPELM耗时高于MPSVM,但MPELM所需优化参数少,预测精度高于MPSVM;与基于Hastie成对耦合法的MPELM相比,两者预测精度相近,本文MPELM的测试耗时较少。
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- 关键词：极限学习机后验概率故障预测
- 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波和自回归模型融合的故障预测被引量：6
- 2014年
- 为了解决非线性系统中不可测量参数的预测问题,提出一种带有次优渐消因子的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和自回归(AR)模型相结合的故障预测方法.利用AR模型时间序列预测法预测未来时刻的测量值,将预测的测量值作为STSCKF的测量变量,从而将预测问题转化为滤波估计问题.STSCKF通过在预测误差方差阵的均方根中引入渐消因子调节滤波过程中的增益矩阵,克服了故障参数变化函数未知情况下普通SCKF跟踪故障参数缓慢甚至失效的局限性,使得STSCKF能较好地预测故障参数的发展趋势.连续搅拌反应釜(CSTR)仿真结果表明,STSCKF的预测精度高于普通SCKF和强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF),验证了方法的有效性.
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- 关键词：非线性滤波故障预测
- 基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化被引量：4
- 2012年
- 为解决支持向量机(SVM)分类器的样本特征选择和参数优化问题,提出一种将特征选择和参数选择进行联合优化的方法。基于变尺度的混沌遗传算法,联合优化染色体编、译码,利用混沌的遍历性产生初始种群,改进遗传算法中的交叉算子,动态缩减寻优区间。将该方法应用于短波通信控制器的诊断分类器中,以实现分类器特征子集选取和参数的联合优化,结果表明该方法具有较强的寻优能力。
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- 关键词：支持向量机混沌遗传算法特征选取参数优化变尺度
- 基于正则化与遗忘因子的极限学习机及其在故障预测中的应用被引量：11
- 2015年
- 为了解决在线贯序极限学习机(OS-ELM)算法容易产生奇异矩阵、算法贯序更新过程中没有考虑训练样本时效性的问题,提出基于l2-正则化和自适应遗忘因子的OS-ELM(RFOS-ELM)算法。RFOS-ELM在初始阶段加入正则化机制,克服因矩阵奇异而降低OS-ELM泛化能力的缺点。在贯序更新阶段,RFOS-ELM通过引入自适应遗忘因子实时调整新旧训练样本所占比重,推导正则化条件下带遗忘因子RFOS-ELM的递推更新算法,提高其对动态变化系统的跟踪能力。某型无人机机载发射机故障预测实例表明,相比于传统OS-ELM和正则化OS-ELM算法,本文提出方法具有更高的预测精度。
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- 关键词：故障预测遗忘机制
- 自动测试系统软件平台的设计与实现被引量：11
- 2012年
- 为了满足自动测试系统(ATS,automatic test system)软件平台通用化和标准化的要求,建立了基于ABBET的ATS软件体系结构。结合基于数据库的自动测试系统软件开发模式,应用面向信号的方法实现仪器无关性。该软件系统已经在某新型通用装备自动测试诊断系统中得到了应用。
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- 关键词：自动测试系统软件平台ABBET数据库面向信号
- 基于STSCKF和改进型χ2检验的模拟电路故障辨识被引量：2
- 2014年
- 针对模拟电路中不可直接测量故障元件定位和参数估计问题,提出一种基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和χ2检验的故障辨识算法。根据强跟踪滤波理论,将χ2检验引入到强跟踪SCKF的残差异常检测中,解决了强跟踪SCKF缺乏故障定位能力的问题。改进传统的χ2检验法,增强其对缓变故障的检测灵敏性。首先利用改进型χ2检验法检测不同故障模型的STSCKF残差输出,确定故障元件,然后采用STSCKF对故障元件参数进行估计。有源滤波电路仿真模型和某型无人机发射机实际故障数据的实验结果表明,相比于传统的χ2检验法,改进型χ2检验能更早地定位故障参数,STSCKF估计误差分别低于强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)估计误差的90%和普通SCKF估计误差的5%。
- 李小民杜占龙郑宗贵张国荣毛琼
