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| 1 | 基于支持向量机的时间序列预测模型分析与应用显示文摘阐述了支持向量机在时间序列预测中应用的理论基础,给出了时间序列预测分析的基本框架。将支持向量机预测模型应用于某型航空发动机的滑油金属含量监测中,并与递归神经网络预测器进行了比较。得出支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力,可预测区间较长且具有较高的准确度,而递归神经网络模型在中、短期预测中与支持向量机相差不大,在较长区间预测中效果较差的结论。 | 尉询楷 李应红 张朴 路建明 | 2005 | 系统工程与电子技术2005，27，3： | 45 |
| 2 | 基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析显示文摘提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。 | 尉询楷 李应红 王硕 路建明 汪诚 | 2004 | 航空动力学报2004，19，3： | 33 |
| 3 | 支持向量机在航空发动机故障诊断中的应用显示文摘提出了一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法。该方法在利用恰当的工具或方法提取到发动机故障的特征信息之后,采用支持向量机对特征信息与故障模式进行关联,实现故障模式的分类。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,将其应用于某型发动机的故障诊断中,取得了较好的效果。该方法尤其对于新型发动机的故障诊断具有一定的参考价值。 | 尉询楷 陆波 汪诚 路建明 李应红 | 2004 | 航空动力学报2004，19，6： | 29 |
| 4 | 核函数主元分析及其在故障特征提取中的应用显示文摘提出了基于核函数主元分析的故障特征提取方法。该方法利用计算原始特征空间的内积核函数来实现原始特征空间到高维特征空间的非线性映射。通过对高维特征数据作主元分析,得到原始特征的非线性主元,以所选的非线性主元作为特征子空间,并应用转子试验台的故障数据对该方法进行了检验。结果表明,核函数主元分析更适于提取故障信号的非线性特征,它提取的故障特征对故障具有更好的识别能力,并对分类器具有较强的鲁棒性。 | 胡金海 谢寿生 侯胜利 尉询楷 何卫锋 | 2007 | 振动.测试与诊断2007，27，1： | 24 |
| 5 | 支持向量机在分类中的应用显示文摘通过引入结构风险最小化原则和最优分类面的概念,介绍了支持向量机及其用于非线性分类的基本原理和训练算法,并选用不同的核函数及参数对一组线性不可分的两类样本进行了划分识别,得到了较好的效果,并对结果进行了分析说明,展望了支持向量机的发展趋势。 | 陆波 尉询楷 毕笃彦 | 2005 | 中国图象图形学报2005，10，8： | 23 |
| 6 | 基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测显示文摘为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度,提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数—性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型,利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测,并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明,基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高,其四步预测精度由80·56%提高到88·51%。因此该模型尤其适合中、长期预测。 | 胡金海 谢寿生 骆广琦 尉询楷 胡剑锋 | 2005 | 推进技术2005，26，3： | 18 |
| 7 | 军用航空发动机PHM发展策略及关键技术显示文摘提出了军用航空发动机预测与健康管理(prognostics and health management,简称PHM)系统的发展策略和关键技术.首先回顾了国外航空发动机PHM技术的发展历史,简要分析了各个阶段具有代表性的技术特点;其次,详细论述了航空发动机PHM技术发展应当妥善处理的关系和重要问题,主要包括PHM技术发展与空军军事需求、PHM技术发展与技术成熟度体系、立足三代机平台发展PHM技术、在发动机全寿命管理体系引入PHM系统、建议的航空发动机PHM功能和结构等;接着,结合国内技术发展水平,给出了应当重点优先发展关键技术的建议;最后,简要总结了制约国内PHM技术发展的因素,展望了瞄准的技术发展目标. | 尉询楷 冯悦 刘芳 杨立 战立光 | 2011 | 航空动力学报2011，26，9： | 15 |
| 8 | 基于支持向量机的航空发动机辨识模型显示文摘针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。 | 尉询楷 李应红 王剑影 张朴 路建明 | 2004 | 航空动力学报2004，19，5： | 14 |
| 9 | 航空发动机状态监控与诊断现状及发展趋势显示文摘介绍了故障诊断领域,尤其是军用航空发动机故障诊断领域的研究和发展现状,针对当前航空发动机维护中出现的关键故障问题,提出了应针对问题研究理论、针对问题发展技术的科学发展观;综述了现有航空发动机状态监控与故障诊断技术的研究情况;阐述了应着重研究的支撑理论和发展的关键技术,以及这些支撑理论和关键技术对于解决航空发动机状态监控与故障诊断问题的重要作用和意义;指出了航空发动机自主集成监控,即诊断与控制一体化、实时化、早期化、智能化,监控诊断与飞控协同控制一体化,资源共享网络化的发展趋势。 | 尉询楷 李应红 | 2007 | 控制工程2007，14，S3： | 11 |
| 10 | 航空发动机健康管理用户的诊断预测指标体系显示文摘航空发动机健康管理的顶层设计必须要满足不同健康管理用户的使用要求。简要介绍了健康管理系统的用户分类和开发流程,重点分析了面向外场使用的后勤、飞行、维修、机群管理等军方健康管理用户的要求。从健康管理诊断和预测的技术实现出发,分别分析了军方不同用户的要求与诊断、预测指标之间的映射关系,建立了相应的诊断和预测指标体系。可为军方制定满足外场使用需求的研制总要求,工业部门制定贴合用户需求的研制规范提供借鉴。 | 尉询楷 刘芳 陈良峰 朱纪洪 杨立 | 2012 | 航空发动机2012，38，5： | 11 |
| 11 | 基于Boosting-SVM算法的航空发动机故障诊断显示文摘提出了一种利用支持向量机(SVM)作为弱基分类器、Boosting算法进行加权融合的航空发动机故障诊断算法.该算法具有支持向量机的强分类能力,又具有Boosting算法适合不均衡数据集的特点.为验证算法的有效性,采用外场实测的滑油光谱分析数据针对传动系统的轴承、减速齿轮和滑油系统3类故障进行了验证.为去除实测数据之间的冗余、降低特征维数,提高算法执行效率,采用主元分析(PCA)和粗糙集理论(RST)进行故障特征压缩和提取.利用实测数据构造了Boosting支持向量机分类器.最后,实验结果表明Boosting-SVM算法可以显著提高SVM分类器的推广性能.针对实测数据,3种故障平均识别准确率由79.4%提高到了85.7%. | 孙超英 刘鲁 刘传武 尉询楷 | 2010 | 航空动力学报2010，25，11： | 11 |
| 12 | 支持向量机和神经网络的融合发展显示文摘提出了支持向量机和神经网络的融合发展观。分析了支持向量机和神经网络的异同点。从认知模型角度探讨了神经网络认知模型对于支持向量机认知模型发展的指导作用,提出了支持向量机认知模型概念和发展思路;从支持向量机算法思想角度,提出了一类神经网络算法的发展。 | 李应红 尉询楷 | 2005 | 空军工程大学学报(自然科学版)2005，6，4： | 10 |
| 13 | 基于免疫聚类分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用显示文摘以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的,基于人工免疫理论中的克隆选择算法,结合聚类分析方法,提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征,得到最有利于分类的子特征集,提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明,经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力,为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。 | 侯胜利 李应红 尉询楷 胡金海 | 2006 | 推进技术2006，27，6： | 10 |
| 14 | 基于主元核相似度免疫机制的故障诊断方法及应用显示文摘为了解决传统距离判别函数法在故障诊断中存在误差较大等问题,基于主元核理论和免疫系统机制,提出了基于主元核相似度免疫机制的故障诊断方法。该方法在免疫形态空间中采用主元核形式的相似性度量,将已知故障模式中的每个样本看作一个抗体,将待检样本看作抗原,把故障诊断问题转化为抗体对抗原的识别问题。应用实例表明,该方法受故障模式分布结构的影响较小,当故障样本分散程度较大,聚类性较差时,仍能得到较好的诊断结果。 | 侯胜利 李应红 尉询楷 | 2006 | 推进技术2006，27，2： | 9 |
| 15 | 航空发动机递归神经网络分路式解耦控制显示文摘针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。 | 刘建勋 李应红 陈永刚 尉询楷 | 2005 | 航空动力学报2005，20，2： | 9 |
| 16 | 基于人工免疫网络模型的航空发动机传感器故障诊断显示文摘提出了一种用于传感器故障诊断的免疫网络,对其结构和特点进行了分析,给出了相应的诊断算法。对传感器典型故障进行了故障诊断仿真,分析了免疫网络能检测出的最小故障偏差水平以及在不同噪声水平下的故障诊断效果。仿真结果表明,所研究的方法能有效检测到故障传感器,并具有良好的灵敏性及抗噪声干扰能力。 | 侯胜利 李应红 李名魁 尉询楷 | 2007 | 推进技术2007，28，1： | 9 |
| 17 | 基于支持向量机的信息融合诊断方法显示文摘提出了一种采用小波变换进行特征提取、支持向量机进行模式分类的多传感器信息融合诊断方法。该方法首先对多传感器的信息进行加权初级融合,接着利用小波变换的时频局部特性和多尺度、多分辨特性对传感器测量信号进行特征提取,最后利用支持向量机进行分类实现信息的特征级融合和分类。将其应用于某转子实验台的故障诊断中,取得了令人满意的结果。 | 尉询楷 李应红 刘建勋 路建明 | 2005 | 系统工程与电子技术2005，27，9： | 8 |
| 18 | 基于支持向量机的故障诊断方法及其应用显示文摘提出了一种采用模糊手段进行特征提取、支持向量机进行模式分类的内燃机燃油系统故障诊断方法。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,首先采用模糊手段对故障信号和原因进行特征提取,接着利用支持向量机进行分类实现特征级诊断,最后将其应用于内燃机燃油系统的故障诊断中,取得了令人满意的结果。 | 王丽 周新立 尉询楷 | 2006 | 火力与指挥控制2006，31，4： | 8 |
| 19 | 航空发动机的支持向量机自适应PID控制显示文摘首先介绍了支持向量机(SVM)的原理,建立了支持向量机回归(SVMR)模型.将SVMR与基于支持向量机的控制器相结合,组成自适应PID支持向量机控制(SVMC)系统.最后用于某型航空发动机,通过在选定的设计点处进行控制系统的设计,利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,使控制系统在发动机偏离设计点工作时控制系统仍保持很好的性能.为通用非线性控制提供了一种新的控制思路. | 梁华 李应红 尉询楷 刘建勋 | 2007 | 航空动力学报2007，22，1： | 7 |
| 20 | 射频识别系统的关键技术及在物流管理中的应用显示文摘介绍了射频识别系统的关键技术包括射频卡核心技术、波束供电技术、无源反射调制技术和多目标识别技术等。该系统应用于装备保障指挥自动化的可视化系统,可提高航空装备的自动化指挥、控制能力,从而提高了部队的作战效率。 | 安治永 李应红 尉询楷 | 2005 | 航空维修与工程2005，，3： | 7 |
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