基于SVM的轮胎胎面生产过程专家故障诊断

支持向量机(Support vector machine SVM)是在统计学习理论研究小样本情况下机器学习规律的新理论基础上发展起来的。本文提出了基于支持向量机算法的专家系统模型,分析了其可行性;将支持向量机嵌入专家系统,故障诊断系统充分发挥了支持向量机和专家系统两者的优势,结合轮胎生产线的实际故障情况,提高了该系统的综合诊断性能。     

支持向量机在船舶电力推进系统故障诊断中的应用

针对人工神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解等不足,本文采用支持向量机技术建立船舶电力推进故障诊断系统。确定支持向量机的核函数和分类方法,结合训练样本,采用基于网格搜索的K重交叉验证法进行核函数的参数优化,从而得到支持向量机故障诊断模型。利用支持向量机工具箱函数,在MATLAB中进行故障诊断模型的仿真计算,结果表明基于支持向量机所建立的故障诊断模型有较强的诊断准确性和泛化推广能力,从而提高船舶的安全性。     

航运企业客户信用监测预警研究

提出了基于系统模糊优选和支持向量机的客户信用监测预警模型,该方法首先通过系统模糊优选模型划分样本类别,处理了不确定性信息,标示出样本的信用警级,其次利用标示样本对支持向量机进行训练,建立基于二叉树的多类支持向量预警模型;最后,对航运企业客户信用进行监测预警实验,并与BP神经网络和Logit模型进行对比,实验表明该方法有效、可行.     

旋转调制式捷联惯导系统初始对准方案研究

初始对准技术是惯性导航的关键技术之一,其精度将直接影响导航精度。旋转调制式捷联惯导系统在一定的旋转方案下虽然可以将惯性组件的误差调制掉从而提高系统导航精度,但其初始对准的误差则不受调制,所以有必要对旋转调制式惯导系统的初始对准进行深入研究,确定适合旋转式捷联系统使用的对准技术和方案以进一步提高系统精度。文章对可应用于旋转调制式捷联惯导系统的三种对准方案做了研究分析并进行了仿真。结果显示,二位置对准方案可显著提高系统变量的可观测度,连续旋转方案对准精度最高,收敛速度最快,效果最好。     

船用捷联惯性导航系统惯性系快速对准算法

为满足船用捷联惯性导航系统对准快速性和精确性的要求,提出一种系泊条件下的捷联惯导系统快速初始对准方法。利用三阶调平回路进行水平精对准,直接计算出重力加速度在基座惯性坐标系下的投影,并采用加权求平均算法对重力加速度的投影进行平滑。最后根据惯性系下重力加速度慢速圆锥变化的特性,利用平滑后的重力加速度实现舰载捷联惯导快速初始对准。对所提出的快速对准算法进行了仿真,并利用系泊实验进一步验证了惯性系快速对准方案的可行性。结果表明,所提出的快速对准方法在6分钟内完成了初始对准,且对准精度满足中等精度捷联惯导系统要求。     

支持向量机技术在舰船航向广义预测与控制中的应用

舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。     

扩张状态观测器在惯导系统初始对准中的应用研究

根据平台式惯导系统初始对准的误差模型,首先介绍了初始对准的卡尔曼滤波方法,而后研究了把扩张状态观测器与卡尔曼滤波器相结合用于惯导系统的初始对准方法,最后对系统在受干扰和未受干扰2种情况下,分别进行了仿真研究.仿真结果表明,该方法与卡尔曼滤波方法相比,在保证对准精度的条件下,系统姿态角对准时间大大缩短;在系统受到干扰时,该方法仍具有很强的适应性和稳定性.     

基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测

为了获得更高的船舶集中空调系统能耗预测结果,提出了基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测方法。首先分析船舶集中空调系统能耗预测研究进展,并设计了船舶集中空调系统能耗预测原理,然后采集船舶集中空调系统能耗历史数据,并采用最小二乘支持向量机对船舶集中空调系统能耗历史数据进行学习,获得船舶集中空调系统能耗预测模型。最后在相同环境下,与其他船舶集中空调系统能耗预测方法进行了对比测试。结果发现,最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测精度超过90%,误差控制在10%以下,可以满足船舶集中空调系统能耗控制的实际应用要求,预测误差远小于其他船舶集中空调系统能耗预测方法,体现了本文方法的优越性。     

舰用激光陀螺双轴旋转惯导系统闭环对准方法

旋转调制惯导系统初始姿态误差由于其不可被调制,从而影响系统长航时的精度。本文针对激光陀螺双轴旋转惯导系统,以提高系统初始对准精度为目的,将系统初始对准过程作为随机控制系统处理。结合双轴旋转带来的优势,应用随机闭环控制理论,提出双轴旋转惯导闭环对准方案,并设计滤波器和闭环反馈控制律。利用实验室双轴转台和激光陀螺IMU,构建双轴旋转惯导半实物演示系统,验证闭环对准作为双轴旋转惯导系统精对准方法的可行性。试验结果表明,闭环对准方法与双轴旋转相结合,能够有效估计IMU误差并补偿,比传统的开环卡尔曼滤波对准精度高。     

基于决策SVM的入侵检测技术研究

在网络入侵检测中,数据类别不均衡训练集的使用将产生分类偏差,支持向量机是一种新型的统计学习模型,在处理小样本和学习机的推广能力上有很大的优势．针对支持向量机解决k个多类分类问题存在训练样本数据大、训练困难的问题,提出基于支持向量机的决策树训练算法,构建了基于支持向量机决策树的入侵检测系统模型．利用KDDCup99数据集,将本文提出的算法与Lee-Carter方法和1-v-R方法进行了对比实验．通过实验和比较表明,该方法的训练效率大大提高,并且具有较高的检测率．     

Development and prospects of initial alignment method for strap-down inertial navigation system北大核心CSCD

Initial alignment technology is directly related to the navigation accuracy and startup time of the strap-down inertial navigation system (SINS), and has always been regarded as a challenging focal point in the research field of inertial navigation. This paper makes a comprehensive survey of SINS initial alignment technology, briefly introduces the basic principles of initial alignment without latitude, coarse alignment with known latitude and precise alignment, and points out their advantages, disadvantages and applicable conditions. The research and effects of existing initial alignment error suppression techniques are then analyzed and discussed. Finally, according to the problems of existing initial alignment methods and the development requirements of the carrier, the future research direction of SINS initial alignment technology is predicted. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved.     

Comparison of robust H<Subscript>∞</Subscript> filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system. This paper discussed the use of GPS, but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system （SINS）. One method is based on the Kalman filter （KF）, and the other is based on the robust filter. Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF, given substantial process noise or unknown noise statistics. So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS. This research should make the use of SINS more popular, and is also a step for further research.     

一种冗余惯性导航系统的非线性初始对准模型

通过合理的冗余配置惯性导航系统中惯性传感器,充分利用冗余惯性传感器的重复量测值,提出了一种非线性初始对准模型。该模型直接利用惯性传感器的量测输出作为观测值,3个姿态角作为状态变量,有效的降低了模型的维数和提高了模型的可观测度,从而保证了初始对准的精度和速度。通过分析表明,初始对准的稳态精度取决于惯性传感器的常值误差。仿真结果表明,非线性初始对准模型对准过程中的稳态精度与传统的初始对准模型的稳态精度相当,但是在实时性方面,它能够在5s内使3个失准角同时收敛。     

Comparison of robust H∞ filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system.This paper discussed the use of GPS,but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system (SINS).One method is based on the Kalman filter (KF),and the other is based on the robust filter.Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF,given substantial process noise or unknown noise statistics.So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS.This research should make the use of SINS more popular,and is also a step for further research.     

Comparison of robust H∞ filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system. This paper discussed the use of GPS, but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system (SINS). One method is based on the Kalman filter (KF), and the other is based on the robust filter. Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF, given substantial process noise or unknown noise statistics. So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS. This research should make the use of SINS more popular, and is also a step for further research.     

自适应算法在单轴激光惯导初始对准中的应用

针对传统的卡尔曼滤波在单轴旋转激光惯导动基座初始对准中当系统噪声和量测噪声未知时,会导致滤波精度下降甚至发散的问题,设计了简化Sage-Husa自适应滤波算法,建立了动基座条件下的单轴旋转激光捷联惯导的误差方程,利用设计的算法进行了仿真,结果表明在误差模型较大时,自适应滤波算法可以很好的提高滤波精度和稳定性。     

INS/GPS组合导航系统动基座初始对准研究

针对位置/速度模式的INS/GPS组合导航系统,确定其动基座下初始对准卡尔曼滤波方案,并进行计算机仿真。结果表明,卡尔曼滤波算法在动基座下INS/GPS组合导航系统初始对准中速度快、精度较高、对水平失调角有较好的估计效果,满足初始对准的基本要求。