【摘 要】
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民机故障诊断对民机安全运营具有重要影响,同时民机可靠性和经济性进一步的需求均对故障诊断提出了更高的要求。本文在故障诊断技术研究的基础上,提出了一种基于参数优化变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)的邻域互信息(Neighborhood Mutual Information,NMI)与随机森林(Random Forest,RF)相融合故障诊断方法。本文
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民机故障诊断对民机安全运营具有重要影响,同时民机可靠性和经济性进一步的需求均对故障诊断提出了更高的要求。本文在故障诊断技术研究的基础上,提出了一种基于参数优化变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)的邻域互信息(Neighborhood Mutual Information,NMI)与随机森林(Random Forest,RF)相融合故障诊断方法。本文针对民机运行过程中时刻产生反映过程运行机理和状态的海量数据,提出了一种结合信号分析处理和智能算法的故障诊断模型。该模型首先针对振动信号特征难以提取的问题,结合主成分降维思想,利用方差贡献率对从传统评价指标中选择的均方根误差和曲线平滑度进行指标定权,使得VMD利用约束模型寻找最优解实现信号分解,去除噪声干扰,进行信号重构,提取能够表征振动状态的时域和频域特征参数;然后,采用relief F算法重新定义邻域粗糙集属性重要度求解,减少正域计算,同时,引入互信息相关知识,减少属性相关性对约简结果的影响,结合随机森林构建组合权重,进一步筛选特征属性,选择敏感且包含重要故障信息的特征子集;最后,基于选择的最优特征子集,对在线贯序极限学习机(Online Sequential Extreme Learning Machine,OSELM)分类模型进行训练,应用滚动轴承实验数据以及飞机液压系统仿真数据对故障诊断模型进行实例验证,结果表明该故障诊断方法具有较好分类识别能力。
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目的:高质量的荧光素眼底血管造影图像(Fluorescein Angiography of the Fundus,FFA)是诊断和治疗眼底疾病的先决条件,FFA图像质量评价是计算机辅助诊断的基础。如何准确客观地对FFA图像质量进行评价及结合评价做进一步诊断与治疗,具有重要的临床实用价值。本研究从亮度,对比度,聚焦度和遮挡四个方面,运用机器学习领域的支持向量机对图像进行客观质量评价,筛选具有重要临床
背景:牙周-牙髓联合病变(combined periodontal-endodontic lesions)是重度牙周炎患者的常见伴发病变之一,由于该病涉及同一颗牙齿的牙髓组织和牙周组织,常同时呈现出牙髓病与牙周病的临床症状。故患者就诊时病情相对复杂,导致治疗难度大、周期长、预后差,临床上对其治疗尚未有统一标准。一般需根据病变来源的不同而采取不同的治疗方式,因此确定病变来源、制定合理的综合治疗方案成
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现实环境中雨水对飞机的安全飞行有着重要影响。雨天环境下,雨水进入发动机,会使发动机失速、喘振、推力减小甚至熄火停车,进而引起一系列安全问题。目前,雨水对发动机的影响机理还不十分明确,需要进一步研究。此外,飞机在雨天不仅会受到雨水的影响,还会受到飞行迎角的影响,而目前关于雨水与迎角耦合对发动机影响的研究还不多见。由于雨水进入发动机首先影响的是风扇部件,因此本文利用数值模拟方法研究不同影响因素对发动机
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