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关键词
- 民用航空机载电子设备雷电防护设计研究
- 作者： 喻鸣 赵建平 黄新阳 来源： 电脑编程技巧与维护 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 160G标准 民用航空机载电子设备 电缆束试验 雷电防护 DO 插针注入试验
- 描述： 目前，一般通过DO-160G标准第22章雷电感应瞬态敏感度规定的试验方法对民用航空电子设备的雷电间接效应防护设计进行试验验证。通过梳理DO-160G标准第22章对民用航空机载电子设备的雷电间接效应防护要求，重点分析了插针注入试验和电缆束试验的具体要求，提出了民用航空电子设备雷电防护设计的要点，通过某机载电子设备雷电防护设计和验证实例进一步说明设计的实现途径。
- 民用航空电源防护设计研究
- 作者： 喻鸣 孙发 黄新阳 来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 尖峰浪涌防护 民用航空机载电源 DO 160G
- 描述： 民用航空电子设备的电源设计，目前一般通过RTCA DO-160G的相关标准和试验方法进行试验验证。根据DO-160G的电源输入、电压尖峰等试验对电源防护需求分析，提出民用航空机载电源防护设计的要点，包括电源尖峰浪涌防护，电压脉动抑制，储能保持等设计。通过某民用航空机载电源的设计实例，进一步说明了设计要点的实现途径，验证结果表明设计能够满足DO-160G的电源输入Z类直流供电设备和电压尖峰A类设备试验标准，可以作为相关类型设备的电源设计参考。
- 航空发动机滑油金属屑传感器噪音技术研究
- 作者： 赵建平 来源： 信息通信 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑油金属屑传感器 航空发动机 MATLAB仿真 噪音分析
- 描述： 航空发动机滑油金属屑传感器由于受安装结构振动、发动机环境噪音等问题影响,其精度和分辨率较低。为此,需要对其噪音影响进行仿真分析。给出噪音影响理论分析,采用MATLAB仿真分析3种噪音对解调后信号的影响,提出了提高传感器抗噪能力的方法。在优化的滑油金属屑传感器,振荡激励电路内置于传感器中,减小了外界对传感器激励信号的干扰影响,提高了产品的抗噪能力。
- 航空发动机健康管理系统设计
- 作者： 喻鸣 于正同 来源： 信息系统工程 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 健康管理 发动机监测单元
- 描述： 由于航空发动机高度复杂,故障往往难以早期发现,造成极大的安全隐患,并使维修排故极度困难。在新一代发动机中,出现了称为发动机监测单元(EMU)的设备,通过高性能的嵌入式计算机完成数据分析、故障告警,数据和故障记录。EMU记录的数据下载到地面设备可以进一步完成更深入的发动机健康状况分析。本文就发动机健康管理系统的实现给出一种设计方案,能够较完整地解决发动机健康管理的主要问题。
- 航空嵌入式计算机高速PCB设计
- 作者： 王莎莎 黄新阳 巩明超 来源： 电脑编程技巧与维护 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 电磁兼容性 PCB板 布局 布线 信号完整性 电源完整性
- 描述： 随着航空嵌入式计算机的工作频率、功能复杂度及印刷电路板（PCB）板密度日益增加，在高速PCB设计中充分考虑信号完整性（SI）、电源完整性（PI）、电磁兼干扰（EMC）和散热等因素并采取有效的控制措施，是高速电路设计成功的关键。概述了嵌入式系统高速电路的常见问题，并提出了在高速电路PCB设计中布局、布线、电源地和防电磁干扰的基本原则和处理措施，为PCB工程师提供了直接的解决方案。
- 航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
- 作者： 刘伟 周卓峰 黄新阳 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习 滚动轴承 特征提取 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 的方式分别学习数据在时域、频域、时频域上的深层特征进行综合诊断。经实验验证，EDNN模型在噪声环境、变载环境下的平均准确率分别达到了98%和97%,具有比SVM、1D-CNN、DBN等模型更强的抗噪与变负载适应性能力。
- 基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测
- 作者： 刘源 牛伟 赵建平 来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 航空发动机 预测与健康管理 剩余使用寿命
- 描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。
- 基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
- 作者： 周卓峰 刘伟 喻鸣 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承 特征提取 深度信念网络 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 航空发动机振动信号复杂，数据量大，其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域，利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于特征提取的滚动轴承故障诊断方法，通过特征提取获得更全面数据信息，再将深度信念网络模型用于信号识别，全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证，DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上，具有较强的抗噪能力。