基于随机森林的直升机飞行状态识别方法

作     者：王锦盛 熊邦书 莫燕 黄建萍 李新民 赵平均 WANG Jinsheng;XIONG Bangshu;MO Yan;HUANG Jianping;LI Xinmin;ZHAO Pingjun

作者机构：南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室南昌330063 中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室江西景德镇333001 中航工业洪都航空工业集团有限责任公司飞机设计研究所南昌330024 

基　　金：国家自然科学基金(No.61462063) 航空科学基金(No.20135756010) 江西省高等学校科技落地项目基金(No.KJLD13058) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2017年第53卷第17期

页      码：149-152,159页

摘      要：针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理,并根据特征参数将飞行状态分为8个小类;然后利用随机森林识别率较高的特点,对每一小类进行随机森林分类器设计;最后利用训练样本训练每个随机森林分类器,并将训练好的随机森林分类器识别直升机全起落飞行状态。以某型直升机实飞数据作为实验数据,将该方法与RBF神经网络法和SVM法进行对比实验,结果表明在小样本情况下该方法识别率有明显提高,识别速度也有所提高,可为直升机寿命预测提供依据。

主 题 词：随机森林 飞行状态识别 预处理 特征参数 小样本 

学科分类：08[工学] 0825[工学-环境科学与工程类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0391

馆 藏 号：203260901...