飛行數據的時間序列分析方法及其套用

內容簡介

本書共分為6章，分別從數據濾波、數據擴展、特徵最佳化、相似性搜尋、趨勢監控、故障診斷、參數預測等方面，較為全面地闡述了飛行數據的時間序列分析方法及其實現技術，力圖指導構建基於飛行數據的智慧型化信息處理平台，以輔助開展飛機狀態監控、訓練評估以及科學維護等。

圖書目錄

第1章緒論1

1.1 飛行參數記錄系統1

1.1.1 概述1

1.1.2 發展演化2

1.1.3 軍事領域套用 9

1.2 面向飛行數據的套用研究 9

1.2.1 基本概念 9

1.2.2 研究現狀 9

1.3 本書研究範疇與主要內容13

第2章飛行數據預處理15

2.1 基於支持度的飛行數據遺忘記憶融合濾波方法15

2.1.1 飛行數據統一誤差模型15

2.1.2 基於支持度的遺忘記憶融合濾波算法16

2.1.3 套用實例與結論20

2.2 基於綜合加權最佳化的飛行數據空缺值填充方法24

2.2.1 基於混合算法的改進神經網路模型24

2.2.2 基於最小二乘法的多項式擬合模型24

2.2.3 空缺值綜合加權填充方法26

2.2.4 仿真分析與結論27

2.3 基於虛擬感測器技術的飛行數據擴展方法28

2.3.1 虛擬感測器技術概述28

2.3.2 基於發動機模型的虛擬飛行數據擴展28

2.3.3 基於月孕網路的虛擬飛行數據擴展30

2.4 基於自擴充遺傳算法的可監控特徵參數選擇方法33

2.4.1 特徵選擇與遺傳算法33

2.4.2 自擴充遺傳算法35

2.4.3 實例驗證與評估37

2.5 飛行數據的混沌特性分析3 9

2.5.1 混沌序列相空間重構的數學描述3

2.5.2 混沌特性分析驗證43

第3章飛行數據的典型時序分析51

3.1 粵砸醞粵模型分析基礎51

3.1.1 數學模型51

3.1.2 建模過程52

3.1.3 模型參數估計55

3.1.4 模型適用性檢驗57

3.1.5 最佳預測57

3.2 基於粵砸模型的參數監控方法58

3.2.1 飛機穩定工作狀態的描述5 9

3.2.2 基於規則推理機的監控參數提取60

3.2.3 基於粵砸模型的均值—極差監控方法62

3.2.4 實例分析與效果評估63

第4章飛行數據相似性搜尋68

4.1 時間序列相似性分析方法68

4.1.1 概述68

4.1.2 時間序列降維方法6 9

4.1.3 時間序列相似性度量方法78

4.2 基於斜率距離的時間序列相似性搜尋方法85

4.2.1 時間序列的斜率集表示85

4.2.2 時間序列的斜率距離86

4.2.3 基於斜率距離的飛行數據聚類驗證87

飛行數據的時間序列分析方法及其套用

基本介紹

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