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      電子發燒友網>電子資料下載>工控技術>LSSVM與HMM在航空發動機狀態預測中的應用

      LSSVM與HMM在航空發動機狀態預測中的應用

      2018-01-23 | rar | 1.41 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　傳統單一的狀態預測方法難以精確預測航空發動機狀態的缺陷，而最小二乘支持向量機（ LSSVM）具有較強的非線性預測能力和泛化能力，可以有效地對信號進行非線性預測，隱馬爾科夫模型（ HMM）有利于處理連續的動態信號，能夠精確計算出似然度概率。提出一種結合LSSVM與HMM的狀態預測方法。利用提升小波函數全閾值降噪法對采集的振動信號進行降噪，采用小波包分解提取有效的特征，選擇不同狀態下的特征量訓練多個HMM模型，并通過此模型對未知信號特征量以及LSSVM預測的特征量進行狀態監測，從而預測出發動機未來時刻的狀態以及狀態的退化趨勢。實驗結果表明，該方法的預測準確率達到92%以上，能夠有效地預測航空發動機的狀態情況。
      ?

      發動機 HMM LSSVM
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