论文研究量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用.pdf

为了有效地诊断飞行器的健康状况，提出了一种基于EMD-AR模型和PNN的飞行器健康诊断新方法。该方法采用EMD（EmpiricalModeDecomposition，EMD）将飞行器关键部件的声发射信号进行分解，得到多个内禀模态分量（IntrinsicModeFunction，IMF），对前两个IMF分量建立AR模型，采用U-C算法对AR模型进行参数估计，以模型主要的自回归参数和残差的方差构建特征向量;运用概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork，PNN）对飞行器的健康状态进行诊断。通过对某型号真实飞行器关键结构部件的健康监测实验表明，该方法可以有效地诊断