中国航空科学基金(20100751010)

作品数：6被引量：22H指数：3
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相关作者：于劲松陈雄姿李行善王帅陆文高更多>>
相关机构：北京航空航天大学中国东方红卫星股份有限公司更多>>
相关期刊：《计算机工程》《系统工程与电子技术》《激光与红外》《Journal of Central South University》更多>>
相关主题：不确定性管理SYNTHESIZEDSHIRVM接收信号强度指示器更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程航空宇航科学技术更多>>
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Comparison of dynamic Bayesian network approaches for online diagnosis of aircraft system被引量：2
《Journal of Central South University》2016年第11期2926-2934,共9页于劲松 冯威 唐荻音 刘浩 
Projects(2010ZD11007,20100751010)supported by Aeronautical Science Foundation of China
The online diagnosis for aircraft system has always been a difficult problem. This is due to time evolution of system change, uncertainty of sensor measurements, and real-time requirement of diagnostic inference. To a...
关键词：online diagnosis dynamic Bayesian network particle filter dynamic arithmetic circuit 
基于综合健康指数与RVM的系统级失效预测被引量：6
《系统工程与电子技术》2015年第10期2298-2305,共8页陈雄姿 于劲松 陆文高 李行善 
航空科学基金(20100751010);北京市自然科学基金(4113073)资助课题
针对具有多维状态变量、多种工作模式和故障模式的复杂工程系统,提出一种基于综合健康指数(synthesized health index,SHI)与相关向量机(relevance vector machine,RVM)的系统级失效预测方法。在离线训练阶段,先根据有限失效历史数据建...
关键词：失效预测 综合健康指数 相关向量机 不确定性管理 SYNTHESIZED health index (SHI) RELEVANCE vector machine (RVM) 
基于改进核平滑辅助粒子滤波的失效预测方法被引量：2
《系统工程与电子技术》2015年第1期101-108,共8页陈雄姿 于劲松 唐荻音 李行善 
航空科学基金(20100751010);北京市自然科学基金(4113073)资助课题
针对系统模型存在多个未知参数的情况,提出了一种基于改进核平滑辅助粒子滤波(improved kernel smoothing auxiliary particle filtering,IKS-APF)的失效预测方法。首先,在已有核平滑辅助粒子滤波基础上引入增益因子和加速因子,使其具...
关键词：失效预测 核平滑 辅助粒子滤波 参数估计 方差控制 不确定性管理 
复杂纹理图像的噪声评估技术研究被引量：1
《激光与红外》2014年第5期567-571,共5页王帅 于劲松 姜杨 
航空科学基金项目(No.20100751010)资助
现有方法对复杂纹理图像的噪声评估误差较大,本文提出一种准确估计复杂纹理图像噪声大小的方法。其主要原理是先经高通滤波器去除纹理;再对滤波后的图像进行局部标准差计算并将得到的一系列的标准差划归到整数区间进行个数统计绘制直方...
关键词：复杂纹理 噪声方差 评估 
基于四面体模型的三维加权质心定位算法被引量：6
《计算机工程》2012年第9期90-92,共3页王帅 于劲松 梁沛 田学稳 
航空科学基金资助项目(20100751010)
针对三维空间中未知节点的定位问题,提出基于四面体模型的三维加权质心定位算法。利用锚节点组成四面体,依据未知节点与锚节点间的距离大小,采取加权求和定位未知节点,利用接收信号强度指示器的数据信息对加权系数进行修正。仿真结果表...
关键词：无线传感器网络 三维加权质心 四面体模型 接收信号强度指示器 
A Novel PF-LSSVR-based Framework for Failure Prognosis of Nonlinear Systems with Time-varying Parameters被引量：5
《Chinese Journal of Aeronautics》2012年第5期715-724,共10页CHEN Xiongzi YU Jinsong TANG Diyin WANG Yingxun 
Aeronautical Science Foundation of China (20100751010, 2010ZD11007)
Particle filtering （PF） is being applied successfully in nonlinear and/or non-Gaussian system failure prognosis. However, for failure prediction of many complex systems whose dynamic state evolution models involve t...
关键词：prognostics and health management nonlinear systems failure prognosis particle filtering least squares supportvector regression time-varying parameter remaining useful life 
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