基于极限学习机的结构健康监测数据恢复

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航空器飞行器航空器结构健康监测与预测考核试卷

A.无线传感器网络技术
B.有线传感器网络技术
C.卫星通信技术
D.量子通信技术
19.航空器结构健康监测系统在实施过程中，需要遵循哪些标准？（）
A.国家标准和行业标准
B.企业标准
C.地方标准
D.以上都是
20.下列哪项措施不能有效提高航空器结构健康监测系统的可靠性？（）
A.选择高质.光电传感器
B.压力传感器
C.温度传感器
D.湿度传感器
7.在航空器结构健康监测中，哪种方法主要用于应力检测？（)
A.光纤光栅传感器
B.磁致伸缩传感器
C.压电传感器
D.热敏电阻传感器
8.下列哪个软件不是用于航空器结构健康监测的数据处理与分析？（）
A. MATLAB
B. Python
C. ANSYS
D. AutoCAD
B.小波变换
C.信号调制
D.信号解调
11.在航空器结构健康监测中，哪种技术主要用于特征提取？（）
A.主成分分析（PCA）
B.支持向量机（SVM）
C.遗传算法（GA）
D.粒子群优化（PSO）
12.下列哪种方法不属于航空器结构健康监测的状态预测方法？（）
A.时间序列分析
B.滑动平均模型
C.灰色系统模型
D.混沌理论
5.航空器结构健康监测系统中，数据采集单元的主要功能包括（）。
A.信号放大
B.信号滤波
C.信号数字化
D.信号传输
6.在航空器结构健康监测中，以下哪些信号处理技术是常用的？（）
A.快速傅立叶变换（FFT）
B.小波变换
C.频谱分析
D.傅立叶级数分析
7.用于航空器结构健康监测的数据分析方法包括（）。

极限学习机在预测和优化中的应用

极限学习机在预测和优化中的应用极限学习机是一种新型的人工神经网络算法，它能够快速训练出高度精确的预测模型，是目前比较流行的机器学习算法之一。

由于极限学习机在预测和优化领域中的独特性，它广泛地被应用于各种领域，如金融预测、医药研究、图像识别、机器人等。

本文将介绍极限学习机在预测和优化中的应用，并探讨它的优缺点。

一、极限学习机简介极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种基于单层前向神经网络结构的机器学习算法。

它主要有两个步骤：首先随机生成神经元的权值和偏置，然后通过激活函数将输入值映射到神经元的输出值，最后将输出值作为预测结果。

相比于传统人工神经网络模型，ELM具有快速收敛、低存储和计算成本等优势。

二、ELM在预测中的应用1. 金融预测金融预测一直是经济学家和投资者关注的重点。

通过对历史数据的分析，可以预测未来的市场趋势和股价涨跌。

ELM在金融预测领域已经被广泛应用。

例如，通过ELM可以预测股票的收盘价、期货的价格等等。

ELM在金融预测领域的应用，有效地提高了数据的处理效率和预测精度，帮助投资者做出更稳健的投资决策。

2. 医药研究医药研究是一个长期且高风险的过程。

通过对大量的药物试验数据进行分析，可以挖掘出药物的性质和作用。

ELM在药物研究中的应用，可以有效地预测药物的活性和毒性，并优化药物设计过程。

例如，通过ELM可以预测药物对人类细胞的毒性，从而降低药品的副作用。

三、ELM在优化中的应用1. 图像处理图像处理是一个需要大量计算的领域。

通过ELM可以有效地处理和优化图像，减少计算时间和能源消耗。

例如，通过ELM可以快速地识别图像中的物体，从而更好地理解图像内容。

2. 机器人控制机器人控制需要高度精准的指令和反馈，以实时控制机器人的运动。

通过ELM可以实现机器人的自主控制和优化，避免机器人的运动出现偏差和错误。

四、ELM的优缺点ELM相比于传统的神经网络算法具有以下优点：1. ELM可以在一个较短的时间内进行训练，而不需要进行大量的迭代，可以快速地处理海量数据。

基于极限学习机的数据分类方法研究

基于极限学习机的数据分类方法研究数据分类作为一种重要的数据挖掘技术，已经被广泛应用于各个领域。

而在数据分类中，分类模型的选择将直接关系到分类的准确性和效率。

在此基础上，本文将介绍一种新颖的基于极限学习机的数据分类方法，探讨其理论原理和应用前景。

一、背景概述在数据分类中，传统的机器学习算法如SVM、KNN等已经被逐渐淘汰。

而以神经网络为代表的深度学习算法，虽然在分类准确性上表现出色，但其训练过程非常复杂，需要大量的计算资源和时间。

因此，极限学习机（ELM）作为一种新型的快速学习方法，备受研究者的关注。

ELM是由黄广省博士于2006年提出的一种单隐层前馈神经网络模型。

其主要特点是采用随机初始化神经元的权重和偏置，然后直接获取最小二乘解以避免传统神经网络中的时间和空间消耗问题。

由于其快速的学习速度和优异的性能，ELM 在图像识别、文本分类、生物医药等领域得到了广泛的应用。

二、极限学习机的基本理论1. ELM的网络结构ELM网络由三个层组成，分别为输入层、隐层和输出层。

其中，输入层接收原始数据，隐层负责提取特征向量，输出层则进行分类。

2. ELM的优化目标ELM通过最小化随机初始化的权重和偏置的最小二乘解来优化模型，以达到分类正确率最高的效果。

3. ELM的分类方法ELM将输入数据映射到隐层，从而得到特征向量，然后再将特征向量与权重矩阵进行乘积运算得到输出结果。

最后，输出结果经过sigmoid函数处理，得到最终的分类结果。

三、基于ELM的数据分类方法基于ELM的数据分类方法包括以下几个步骤：1. 数据预处理数据预处理是分类的前置工作，主要包括数据清洗、降维和标准化等操作。

其中，数据清洗可以去除数据中的异常值和缺失值，降维可以减少特征向量的维度，标准化可以使数据的分布更加均匀。

2. 配置ELM模型ELM模型的配置包括隐层神经元的选择、激活函数的选择等。

其中，隐层神经元的选择需要根据实际情况确定，通常需要进行交叉验证来确定最优的隐层神经元数量。

基于ELMC的蛋白质折叠识别方法

基于ELMC的蛋白质折叠识别方法唐立力【摘要】传统的机器学习方法在处理蛋白质折叠类型识别问题时需要花费大量的时间来调节最佳参数，利用一种新的极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）分类优化方法（Extreme Learning Machine for Classification，ELMC）对蛋白质折叠进行识别，仅需调节很少的参数值就可达到很好的测试精度。

与支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和推荐相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）相比，ELMC能获得更好的泛化性能，而且在寻找最优解的训练时间比较上，ELMC比SVM平均要快35倍，比RVM要快12倍。

%With traditional machine learning methods, one may spends a lot of time adjusting the optimal parameters in tackling the problem of protein fold recognition. A new optimization method of ELM for classification is used to recognize the protein fold, one can only adjusts few parameters to achieve good enough testing accuracy. Compared to SVM and RVM, better general-ization performance can be obtained by ELMC, in the comparison of training time in finding the optimal solution, ELMC is 35 times faster than SVM averagely and is 12 times faster than RVM averagely.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)010【总页数】4页(P114-117)【关键词】蛋白质折叠识别;ELM分类优化方法;多类分类【作者】唐立力【作者单位】重庆工商大学融智学院，重庆 400033【正文语种】中文【中图分类】TP315蛋白质的三维空间结构是由它的氨基酸序列决定，而氨基酸序列如何决定空间结构是生物学研究的重要问题之一。

飞机结构健康监测技术综述

飞机结构健康监测技术综述飞机是一种非常重要的交通工具，它需要具备高速度、高高度、高强度、高可靠性等特点，并且需要满足各种恶劣环境的测试和性能，可以保证飞机运行的安全性和正常性，同时也可以适应现代社会的需求。

为了确保飞机的安全运行，减少意外事故的发生，飞机结构健康监测技术应运而生。

本文将从飞机结构健康监测技术的背景、基本原理、现状以及应用，进行综述。

1、背景：飞机结构健康监测技术是指对飞机的结构、系统和组件进行监测、识别、评估、预测和管理的技术。

它可以通过不同的传感器、测试数据、计算方法等获取支持，掌握飞机结构的实时状态，为飞机运营、维护和保养提供科学和精确的依据，同时也是飞机生产、设计和改进的关键环节。

飞机的结构是其性能和安全的重要指标，它们需要不断地接受工程师们的检测和监测，以便及时发现存在的缺陷和隐患，进行有效的修复和加固。

飞机的结构健康监测技术的发展，大大的提高了飞机运行的安全性和正常性、降低了事故发生的概率和风险。

2、基本原理：（1）传感器技术：传感器技术是基于无线电子技术、工业计量技术、材料科学和信息处理技术，并利用一系列的传感元件和电子仪器设备，对各种结构物的物理量进行测试、监测、安防和故障分析等处理，如应力、疲劳、温度、压力等多种参数。

（2）智能系统：智能系统是由智能传感器、控制器和信息处理单元等组成的管控网络系统。

它能够采集、分析和处理结构在各种复杂环境下的运行数据，并利用专业算法和数学模型进行分析，及时识别生产缺陷和结构异常，提供合理的预警和预测，并实现结构健康监测目标。

（3）数据处理：数据处理是结构健康监测技术的核心，它可以将大量的观测数据、实验数据、模拟模型产生的数据通过不同的算法处理，产生结构状态评估、损伤识别、故障预测和决策支持等信息，因而可以很好的帮助维修队及时认识和掌握飞机的实时状态，从而做出准确的维修计划，避免无谓的事件的发生。

3、现状：目前，飞机结构健康监测技术发展得非常迅速，已经成为飞行安全、使用性能提升的核心技术之一。

结构健康监测与故障诊断方法综述

结构健康监测与故障诊断方法综述随着经济的发展和城市化的加剧，越来越多的高层建筑、大型桥梁、轮毂等大型结构物出现在我们的生活中。

其中一些结构物存在各种隐患和故障，如果不能及时监测和检测，可能会对人们的生命财产安全造成极大的威胁，因此结构健康监测与故障诊断方法变得至关重要。

一、综述结构健康监测和故障诊断技术在近年来得到了广泛的研究和应用，主要涉及传感器技术、信号处理技术、机器学习算法、大数据分析等方面。

其中，传感器技术是结构健康监测的核心技术之一，传感器可以将物理量转化为电信号，用于获取结构的振动、变形、应力、温度等信息。

信号处理技术则是对传感器采集的信号进行预处理、滤波、去噪、特征提取等处理，以便更好地分析和诊断结构的健康状况。

机器学习算法可以对监测数据进行分析和建模，实现对结构异常和故障的识别和诊断。

大数据分析则可以将海量的数据进行有效的分析，帮助工程师准确地了解结构的健康状况。

二、传感器技术传感器技术是目前结构健康监测的重点研究方向之一。

在结构物中广泛应用的传感器包括应变计、加速度计、温度传感器、压力传感器等。

应变计作为一种主要测量工具，可通过测量受力物体中的应变变化，来判断结构物故障或存在异常的情况。

加速度计是另一种常见的传感器，它可以测量结构物的振动和加速度，通过分析测量结果，可以诊断出结构物的健康状况。

通过传感器技术的应用，可以实时监测和诊断结构物的健康状况，及时发现结构物存在的异常，预测结构物的寿命。

三、信号处理技术信号处理技术是数据采集和分析的关键环节，它用于从传感器采集的原始数据中提取结构物的特征量，以确定结构物是否存在故障。

常用的信号处理技术包括滤波器、时频分析、模态分析、小波分析等。

滤波器被广泛用于信号去噪和滤波，以提高信噪比。

时频分析可以用于分析结构物振动信号的频率谱、振型和振动特性，以及检测结构物的频率变化。

模态分析则可以通过振动模态的识别和分析，确定结构物的固有特性，从而进行机器学习算法的建模和故障诊断。

基于SVR的桥梁健康监测系统缺失数据在线填补研究

ＺＨＵＦａｎｇ１ꎬＦＵＹｕｍｅｉ２ꎬＣＨＥＮＤｅｂａｏ１∗
(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎꎬＨｕａｉｂｅｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＨｕａｉｂｅｉＡｎｈｕｉ２３５０００ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＴｈｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＳｙｓｔｅｍｓꎬＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎꎬＣｏｌｌｅｇｅｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４ꎬＣｈｉｎａ)
关键词:支持向量回归ꎻ在线预测ꎻ桥梁健康监测系统ꎻ缺失数据ꎻ序列最小优化算法中图分类号:ＴＰ２７４＋.２文献标识码:Ａ文章编号:１００４－１６９９(２０１８)０５－０７２６－０７
对桥梁的运行状态进行长期在线监测ꎬ能有效掌握桥梁结构的损伤程度ꎬ提前发出事故警告ꎬ降低生命财产损失[１－２] ꎮ 对桥梁所采集的实测数据进行填补的方法主要有传统的时间序列法和人工智能法等[３－５] ꎮ 文献[６]利用高斯粒子滤波器引入贝叶斯法建立了动
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｒｅａｌ￣ｔｉｍｅｄａｔａｓｅｔｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｂｒｉｄｇｅｈｅａｌｔｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｒｅｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅꎬａｎｄｔｈｅｙｓｅｒｉｏｕｓｌｙａｆｆｅｃｔｔｈｅｓａｆｅｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｈｅｂｒｉｄｇｅ. Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｔｈｅｒｅａｌ￣ｔｉｍｅｏｎｌｉｎｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｍｉｓｓｉｎｇｄａｔａｉｎｂｒｉｄｇｅｈｅａｌｔｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ( ＳＶＲ) ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ. Ｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａｈａｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｅｍｐｏｒａｌｉｔｙꎬｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｙａｎｄｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙꎬｔｈｅｉｎｐｕｔｓａｍｐｌｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｉｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｆｉｒｓｔｌｙｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｖａｒｉａｂｌｅｓａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｍｏｎｇｖａｒｉａｂｌｅｓ. ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｍｉｓｓｉｎｇｄａｔａｓｅｔｓｏｆｂｒｉｄｇｅꎬｔｈｅＬａｇｒａｎｇｅｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒｓｉｎｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌａｒｅｕｐｄａｔｅｄｉｎｒｅａｌ￣ｔｉｍｅｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｍｉｎｉｍｕｍｏｐｔｉｍｉ￣ｚａｔｉｏｎ( ＳＭＯ) ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｕｐｄａｔｅｄｓａｍｐｌｅｓ. Ｆｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｏｎｌｉｎｅａｄａｐｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｄｒｅａｌｉｚｅｄｉｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ. Ｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｍｉｓｓｉｎｇｄａｔａｏｆｂｒｉｄｇｅａｒｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｏｎｌｉｎｅｍｏｄｅｌａｎｄｏｆｆ￣ｌｉｎｅｍｏｄｅｌꎬｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｎｌｉｎｅｍｏｄｅｌｃａｎａｃｈｉｅｖｅｈｉｇｈｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅｂｙｕｐｄａｔｉｎｇｔｈｅｓａｍｐｌｅｓ. Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎꎻｏｎｌｉｎｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎻｂｒｉｄｇｅｈｅａｌｔｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍꎻｍｉｓｓｉｎｇｄａｔａꎻｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｍｉｎｉｍａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ( ＳＭＯ) ａｌｇｏｒｉｔｈｍＥＥＡＣＣ:７２２０ｄｏｉ:１０.３９６９ / ｊ.ｉｓｓｎ.１００４－１６９９.２０１８.０５.０１３

基于深度学习的极限学习机算法研究

基于深度学习的极限学习机算法研究深度学习是当前人工智能领域研究的重点之一，极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）作为一种新型的学习算法，在深度学习领域也备受关注。

本文将围绕基于深度学习的极限学习机算法进行研究。

一、深度学习和极限学习机简介深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它通过多层“神经元”对数据进行分类和预测。

深度学习的优势在于对于大量复杂数据的处理和分析能力，例如图像识别、语音识别等。

深度学习的一个缺陷是需要大量的数据和计算资源进行训练，过程复杂而漫长。

极限学习机（ELM）是一种新型的学习算法，它在传统的神经网络算法基础上增加了随机隐藏层和线性输出层。

ELM学习的核心是随机产生隐藏层的初始权重和偏置，以最小化输出误差。

相较于传统的神经网络算法，ELM的学习速度快，对参数调整的敏感度低，更适合处理大规模的数据。

二、基于深度学习的极限学习机算法（一）极限学习机算法的特点在深度学习领域中，ELM算法被称作“浅层神经网络”，与深度学习中的多层神经网络相比，它使用较少的隐藏层并快速生成简单的结果。

此外，ELM算法在神经网络的训练过程中是闭式解，因此训练速度快，计算资源占用少。

ELM算法的核心思想是建立随机权重的隐藏层和线性输出层，通过最小化误差来调整权重。

与传统的神经网络算法相比，ELM算法不需要对隐藏层进行预训练，因此具有更高的训练速度和更少的参数需要调整。

此外，ELM算法在维度灾难问题上具有很好的处理能力，可以在高维数据场景中进行分类和预测。

（二）基于深度学习的ELM算法流程在基于深度学习的ELM算法中，数据集首先需要被输入到一个深度学习的多层神经网络中。

这个多层神经网络需要进行训练，以得到合适的各层神经元的权重和偏置，使得网络的输出最符合数据集的预测。

一旦多层神经网络得到训练，它的前K个隐藏层中的神经元就能够用作ELM 算法的输入层。

这些神经元将原始数据分配到对应的随机初始权重和偏置的隐藏层上，并计算出输出结果。

基于极限学习机的在线参数更新方法及工业应用

现代电子技术Modern Electronics TechniqueNov. 2023Vol. 46 No. 222023年11月15日第46卷第22期0 引言在过去的几十年里，单隐层前馈神经网络（SLFNs ）和支持向量机（SVMs ）等核学习一直是计算智能和机器学习界感兴趣的核心研究课题。

在线学习方法比传统离线学习方法在工业建模应用中更具优势。

传统离线学习方法因为不能及时融入过程的非线性和时变特性，在工业建模应用中的受限较大。

相比之下，在线学习方法具有更高的计算效率、更准确的预测精度，能够更好地跟踪时变特性。

石脑油裂解制乙烯在化工领域有着重要的意义，但是裂解过程中伴随着焦炭的产生并不断地堆积在反应器壁上，使总传热系数降低，反应器的压降变高[1]，裂解炉的结构参数发生改变。

因此在该问题上在线学习成为了更好的选择。

过去SLFNs 的现实应DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.22.022引用格式：王再辰，程辉，赵亮.基于极限学习机的在线参数更新方法及工业应用[J].现代电子技术，2023，46（22）：126⁃130.基于极限学习机的在线参数更新方法及工业应用王再辰，程辉，赵亮（华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室，上海 200237）摘要：针对乙烯裂解炉结焦导致裂解炉机理改变，从而引起的模型预测不准确问题，提出一种带有遗忘因子的在线序列简化核极限学习机算法（FOS⁃RKELM ）。

该算法基于在线序列的简化核极限学习机，数据可以在线实时添加到网络中，从而提高模型的适应度；通过引入遗忘因子提高最近学习数据对模型的贡献，增强模型在线学习的能力；引入聚类算法优化、简化核极限学习机（RKELM ），提高算法的稳定性。

结果表明：所提算法在Mackey⁃Glass 时滞混沌序列上取得了较好的预测效果；在乙烯产物收率预测问题上，与在线序列简化核极限学习机（OS⁃RKELM ）、简化核极限学习机（RKELM ）、BP 神经网络和径向基学习机（RBF ）算法相比，该算法平均绝对误差显著减小，证明了该算法的有效性。

基于深度学习的IGBT健康状态评估及剩余寿命预测

基于深度学习的IGBT健康状态评估及剩余寿命预测基于深度学习的IGBT健康状态评估及剩余寿命预测引言IGBT（Insulated Gate Bipolar Transistor）是一种重要的功率半导体器件，被广泛应用于电力电子系统中。

然而，由于IGBT的工作环境存在高温、高电压和高电流等恶劣条件，其寿命与可靠性成为电力电子设备中的瓶颈问题。

因此，准确评估IGBT的健康状态，并预测其剩余寿命至关重要，这不仅能够提高设备的可靠性，还能够降低维修成本。

一、IGBT健康状态评估方法1. 特征提取在IGBT健康状态评估过程中，特征提取是一个关键的步骤。

传统方法多采用基于统计学的特征提取方法，如均值、方差、峰值等。

然而，这种方法只能提取样本的整体统计信息，无法捕捉到样本内部的特征。

针对这个问题，基于深度学习的方法具有明显的优势。

例如，卷积神经网络（CNN）可以自动学习到IGBT故障模式中的特征信息，从而提高评估的准确性。

2. 健康状态评估模型构建在特征提取阶段之后，我们需要构建一个评估模型来准确地判断IGBT的健康状态。

传统的评估方法多采用支持向量机（SVM）或逻辑回归（LR）等机器学习算法，但其准确性有限。

近年来，深度学习中的循环神经网络（RNN）等算法被广泛应用于健康状态评估中，因其可以处理时间序列数据并具有很强的非线性建模能力。

3. 实验数据采集与准备为了验证所构建的评估模型的有效性，我们需要采集IGBT的工作数据并进行预处理。

实际中，可以在IGBT设备中潜入传感器，实时采集电流、电压、温度等参数，以及故障样本。

而后，通过对这些数据进行滤波、归一化等预处理操作，得到用于模型训练的数据集。

二、IGBT剩余寿命预测方法1. 特征提取IGBT的剩余寿命预测与健康状态评估类似，也需要进行特征提取。

但与健康状态评估不同的是，剩余寿命预测需要考虑时间因素。

因此，除了采用一些传统的统计特征外，还需要引入时间序列特征，如自相关系数、波峰波谷值等。

航空器结构健康监测与诊断方法研究

航空器结构健康监测与诊断方法研究随着航空业的快速发展，保障航空器的结构健康成为一项迫切需要解决的问题。

航空器的结构健康监测与诊断方法的研究，旨在实现对飞行器结构健康状态的实时监测和故障诊断，以确保航空安全。

航空器结构健康监测的目标是通过从飞行器中获得的数据，识别出结构内存在的潜在问题或缺陷。

随着飞行器的飞行和寿命的增长，结构可能会面临疲劳、裂纹、腐蚀等问题。

因此，监测结构健康的重要性不言而喻。

航空器结构健康监测的方法研究涉及多个领域的知识与技术，包括传感器技术、数据采集技术、信号处理技术等。

传感器技术是航空器结构健康监测的基础，通过在结构中布置传感器，可以实时采集结构的振动、温度、应力等参数，并将这些数据传输到监测系统中。

数据采集技术则负责将传感器获得的原始数据进行采集和存储，以备后续的分析和诊断。

信号处理技术则是对采集到的数据进行处理和分析，以提取结构健康监测所需的信息。

进一步发展航空器结构健康监测的关键是提高故障诊断的准确性和精确度。

目前，传统的故障诊断方法主要依靠经验和人工判断，往往需要专业的技术人员参与，并存在着时间和人力成本高、诊断精度低等问题。

因此，研究人员致力于开发基于机器学习和人工智能技术的自动故障诊断方法。

这些方法利用大量的结构健康监测数据，通过建立模型和算法，自动分析和判断结构是否存在故障，并给出相应的诊断结果。

随着无人机技术的发展，航空器结构健康监测与诊断方法也正在逐步应用于无人机领域。

无人机作为一种新型航空器，其结构健康监测的需求更加迫切。

无人机的复杂性和多变性使得其结构健康监测和故障诊断的研究面临着更多的挑战。

因此，针对无人机的结构健康监测与诊断方法的研究成为当前的热点之一。

航空器结构健康监测与诊断方法的研究还面临一些问题和挑战。

首先，如何选择合适的传感器和数据采集技术是一个关键问题。

不同类型的航空器和结构，所需监测的参数和精度要求各不相同，因此需要根据实际情况进行选择。

基于极限学习机的机械设备故障诊断研究

基于极限学习机的机械设备故障诊断研究一、引言随着工业化进程的不断推进，机械设备在生产中起到至关重要的作用。

机械设备的故障一直是生产过程中的一大难题，严重影响着生产效率和质量。

对机械设备故障进行及时、准确的诊断，具有重要的意义。

近年来，随着人工智能技术的发展，基于极限学习机的机械设备故障诊断研究成为热点问题之一。

本文将从极限学习机的基本原理出发，探讨其在机械设备故障诊断中的应用研究。

二、极限学习机的基本原理极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种新型的人工神经网络模型，由黄洪成等人于2006年首次提出。

相对于传统的神经网络模型，ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点。

其基本原理是通过随机生成输入层到隐含层的连接权重和隐含层到输出层的连接权重，然后通过解析解的方法，直接计算输出层的权重，避免了传统神经网络需要迭代训练的缺点。

这使得ELM在大规模数据下能够快速高效地进行训练和预测。

三、基于极限学习机的机械设备故障诊断模型在机械设备故障诊断中，通常需要从大量的传感器数据中提取特征来进行故障诊断。

传统的机械设备故障诊断模型往往需要手动选取特征，在特征提取和选择上存在着一定的局限性。

而基于极限学习机的机械设备故障诊断模型，可以克服传统模型在特征提取上的不足。

其基本思路是直接利用原始的传感器数据作为输入，通过ELM模型学习数据的内在规律，快速准确地诊断出机械设备的故障。

四、实验研究为了验证基于极限学习机的机械设备故障诊断模型的有效性，本文进行了一系列的实验研究。

我们采集了一台工业设备在正常运行和故障状态下的传感器数据，包括振动、温度、压力等多个方面的数据。

然后，将原始数据输入到基于极限学习机的故障诊断模型中进行训练。

通过对比实际故障情况和模型诊断结果，验证了模型的准确性和可靠性。

实验结果表明，基于极限学习机的机械设备故障诊断模型具有较高的准确率和鲁棒性。

相比传统的机械设备故障诊断方法，基于ELM的模型可以更好地适应不同的故障情况，并且具有更快的诊断速度。

基于极限学习机的自适应控制技术研究

基于极限学习机的自适应控制技术研究随着科技的发展，人工智能技术已经不再是一个遥远的概念，它们正在迅速地改变着人们的生活和工作方式。

在自动控制领域中，自适应控制算法通常被用来帮助机器自主学习和掌握知识。

其中，极限学习机算法在自适应控制领域中拥有重要的地位，因为它具有简单快速、高效、实用等特点，在实际应用中十分广泛。

一、极限学习机极限学习机（Extreme learning machine，简称ELM）是一种新型的人工神经网络算法，它由中国科学家黄广东于2006年提出。

与传统的神经网络算法不同，ELM算法不需要对参数进行调整并且具有快速的训练速度和良好的泛化能力。

ELM算法通过随机化的方式将一组输入数据映射到隐层神经节点，然后再将映射到隐层节点后的结果线性组合，得到最终输出结果。

这种随机化的处理方式使ELM算法可以避免传统神经网络算法中的局部最小值问题以及过拟合问题，同时也使得ELM算法的训练速度更快，理论上达到O(n)的复杂度。

二、自适应控制算法在自动化控制中，自适应控制算法是指系统可以自主地学习和控制自身，根据不同的环境和情景来自动调整和控制输出参数。

它是一种高级的自动控制算法，可以应用于各种自动化控制领域，实现系统的智能化和自主化。

自适应控制算法的核心思想是在实时环境下，通过对系统的输入和输出进行监测和反馈来动态地控制和调整控制参数，使得系统在不断变化的环境下能够始终保持最佳的工作状态。

自适应控制算法通常由多种算法和策略组合而成，包括但不限于PID控制算法、模型参考自适应控制算法、预测控制算法等。

三、基于ELM的自适应控制技术在自适应控制领域中，ELM算法可以应用于许多实际问题的解决，例如控制系统的建模、参数估计、状态检测和故障诊断等。

基于ELM的自适应控制技术可以有效地提高控制系统的效率和准确度，并且具有很好的适应性和稳定性。

一种常见的基于ELM的自适应控制技术是基于模型参考自适应控制算法。

基于极限学习机的机械设备故障诊断研究

基于极限学习机的机械设备故障诊断研究随着机械设备的广泛应用，设备故障诊断已成为工业生产过程中不可或缺的一部分。

传统的设备故障诊断方法主要使用基于规则的专家系统，这种方法需要专家的知识和经验，并且难以适应复杂设备的故障模式。

近年来，基于神经网络的机械设备故障诊断方法受到了广泛关注。

然而，神经网络需要选择适当的结构和算法，而且需要大量的训练数据和计算资源。

极限学习机（ELM）是一种新型的快速学习算法，能够在一次正向传播中训练出神经网络的参数，具有快速训练、较少的计算资源和良好的泛化性能等优点。

因此，本文提出了一种基于ELM的机械设备故障诊断方法。

该方法首先构建设备故障诊断模型，包括采集故障数据、预处理数据、特征提取和故障分类。

然后，采用ELM算法训练神经网络模型，并将训练好的模型应用于设备故障诊断中。

具体步骤如下：步骤1：采集故障数据在机械设备运行过程中，收集传感器信号和设备状态，记录设备的运行情况和故障发生时间等信息。

步骤2：预处理数据对采集的数据进行滤波和降噪处理，以排除信号噪声的影响。

此外，对数据进行归一化处理，使其具有相似的尺度。

步骤3：特征提取从预处理的数据中提取特征，以捕捉故障模式。

常用的特征提取方法有时域特征、频域特征、小波变换等。

步骤4：故障分类根据特征向量将故障数据分类，确定机械设备的故障类型。

步骤5：ELM训练神经网络模型使用已分类的故障数据，将特征数据和标签数据送入ELM网络中训练，得到神经网络的权重和偏置。

步骤6：应用ELM模型进行故障诊断利用训练好的ELM网络模型进行设备故障诊断。

当新的故障数据输入模型时，模型能够输出该数据的故障类型。

实验结果表明，基于ELM的机械设备故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化性能。

相对于传统的专家系统和神经网络算法，本方法训练速度快、运行效率高，且不需要调节网络结构和算法参数。

因此，该方法具有较好的工程应用前景。

基于极限学习机的锂电池健康状态预测

基于极限学习机的锂电池健康状态预测陈婕;金馨【摘要】使用传统的物理化学方法来预测锂电池的健康状态效率低下且精度不高.为此,本文提出使用极限学习机来对蓄电池的健康状态进行预测.首先对提取出的特征数据集进行归一化预处理;然后,在训练集上使用网格搜索技术优化极限学习机的模型参数.在测试集上和其他方法的对比实验结果表明:基于极限学习机的锂电池健康状态预测方法性能优秀,有着实际应用的前景.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2018(039)002【总页数】6页(P191-196)【关键词】神经网络;极限学习机;锂电池;健康状态;预测【作者】陈婕;金馨【作者单位】南京市第三高级中学,江苏南京 210001;南京市第三高级中学,江苏南京 210001【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言目前随着相关科技技术的发展和对环境能源保护的需求，蓄电池系统的有效管理日益重要。

由于设备通常都会有极高的综合性和复杂性，对设备的可靠检测及预测可以解决当前不能及时发现设备故障而引发的经济、安全问题。

对系统中的电池状态进行监测，有效地对蓄电池的剩余寿命进行预测，能够有效地保护实时电池系统[1-2]。

在本文中，采用蓄电池的健康状态（State of Health，SOH）探讨锂电池剩余寿命，有着重要的研究意义[3]。

传统的电池研究方法主要基于电池可直接测量到的参数，如电压、电流、温度、内阻等，常见方法有电池充放电研究、化学方法或者电压、电流测量的方法[4-5]，这类方法有长时、昂贵且阻碍电池主要性能等缺点，且传统预测方法针对性强、考虑因素单一、预测精度有待改进且适用范围比较小。

由于蓄电池内部具有复杂结构并存在化学反应，单纯地使用一两个参数或线性测量的方法不能够很好地预测SOH，准确性有限。

人工智能方法因其强大的适应性，近年来被研究应用于蓄电池SOH的预测，常用的人工智能算法主要有：卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）法、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）算法[6-7]、RVM算法[8]、遗传算法[9]、自组织网络[10-12]、模糊推理算法[3]以及这些算法互相结合的方法等等。

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第３７卷第１６期
、ｌ７，－ｏ３
Ｎｏ．６１
计
算
机
工
程
２１年８月０１
Ａｕｕｓ０１ｇｔ２１
ＣｏｕｅｇｎｅｉｇｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎ
・工程应用技术与实现・
文 ■ 章号ｔ１
８０）－２ — ３文标码ｌ（１ｌ＿４２１６０１献识Ａ
ＨＵＡＮＧａｗｅ，ｕｎ－ｕ，ｕＹｎ－ｉｗＤｅｇｇｏＬＩＪｎ
（ｏｌｅｏｌｔｃｌｎｉｅｒｇａｄｔｍａｏ，ｕｈｕＵｎｖｒｉ，ｕｈｕ３００，ｈｎ）ＣｌｇｆｅｒａｇｎｅｉｎｏｔｎＦｚｏｉｅｓｙＦｚｏ５１８ＣｉａｅＥｃｉＥｎＡｕｉｔ
［ｂｔｃｌＦｒｈｐｏｌｏｄｔｌｅｎｔｃｒｈａｙｏｉｒｇｙｔｆｔｉｅＧａｇｒａｓｉｅｔｓｎｏｕｅｔｃｃｌｅｈＡｓａｔｏｔｒｂｍｆａｏｉｓｕｔａｅｔｍｎｏｎｓｍｏｈｂｄ，ｒｅｃｕａｔｓｉｉｒｃｄｏａｕｔｔｒｅｅａｓｒｕｌｌｈｔｉｓｅｒｅｒｇｎｌｙｔｔｄｌａｅ
ＤＯＩ１．６／ｉｎ１０ —４８２１．．８：０３９ｊｓ．００３２．０１１０２９．ｓ６
１概述
数据采集是大型结构健康监测系统中非常重要的环节，数据采集的可靠与否直接影响对结构安全性能的分析。在实
是ｙ的格兰杰原因，否则称为非格兰杰原因。它的基本着眼
ｒｓｌｎｉａｅｔｅａｇｏｔｍｓｃｒｅｔａｄｅｃｅｔｉｈｏｙａｄｐａｔｃｔｅｐｒｏｍａｃｎｅｒｍｅｑｒｒｏｄｌｒｅｔｅｒｒｅｕｔｉｄｃｔｓｈｌｒｈｉｏｒｃｆｉｎｎｔｅｒｒｃｅｗｉｔｅｆｒｎｅｉｄｘｆａｓｕａｅｒａａｇｓＩｏｉｎｉｎｉｈｈｏｎｅｎ
ｓｎｏｉｎｌｄｔ．ｅｐｏｏｅａａｒｃｖｒａｇｒｔｍｓｔｓｅｎｔｅｃｓｆｔｅｂｄｅｓｒｃｕａｅｔｎｔｒｎｙｓｅ，ｎｅｓｍｕａｏｅｓｒｓｇａａａＴｈｒｐｓｄｄｔｅｏｅｏｉｈｉｅｔｄｉａｅｏｒｇｔｕｔｒｈａｈｍｏｏｇｓｔｍａｄｔｉｌｔｎｌｈｈｉｌｌｉｉｈｉ
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基于极限学习机的结构健康监测数据恢复
黄宴委，吴登国，李竣
（福州大学电气工程与自动化学院，福州３００）５１８
曩耍：为解决桥梁结构健康监测系统中数据丢失问题，引入格兰杰因果关系分析各传感器变量数据间的关系，选择与传感器丢失数据格兰杰因果关系大的变量作为极限学习机的输入向量，实现丢失数据的恢复。通过实际桥梁监测丢失数据的仿真实验，以均方根误差和最大
ａｓｌｔａｕ，ｏａｄｗｉｃｒｐｇｔｎＢ）ｅｗｏｋａｄＬａｔｑａｅｕｐｒＶｔｒａｈｎ（ＳＳＭ）ｂｏｕｅｖｌｅｃｍｐｒｔＢａｋＰｏａａｉ（ＰｎｔｒｅｓＳｕｒｓｐｏｔｅｏｃｉｅＬ — Ｖ．ｅｈｏｎＳｃＭ
误差绝对值作为评估指标，并与反向传播网络和最小二乘支持向量机算法对比，结果表明该方法在理论和实践上是正确和可行的。关■胃：数据丢失；格兰杰因果关系；极限学习机；数据恢复；结构健康监测
ＳｒｃｕａａｔｙＭｏｉｏｉｇＤａａＲｅｏｅｙｔｕｔｒｌＨｅｌｈｎｔｒｎｔｃｖｒＢａｅｎＥｘｒｍｅＬｅｒｉｇＭａｈｎｓｄ０ｔｅａｎｎｃｉｅ
点是，个变量ｘ与ｙ高度相关，２并不能说明ｘ与ｙ之间存在一定因果关系，它们之间可能有别的因素存在，使与ｙ之间显示出协同变化趋势，因此，须对相关变量进行因果关系检验。基于此性质，在数据恢复系统的众多输入变量中，变量恢复的输入变量。格兰杰因果检验的前提是２个变量是时间序列平稳的，如果非平稳，则必须是协整的，而协整的前提是２个变量必须是同阶单整的。因此，先对变量的平稳性进行检验，如果是非平稳，则需对变量取差分或对数，到变成平稳序列为直