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基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
作者: 郑晓飞   郭创   姚斌   冯华鑫   来源: 计算机工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 信号重构   故障诊断   深度学习   航空传感器   深度置信网络   故障隔离  
描述: 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信
应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
作者: 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源: 推进技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  
描述: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为
应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
作者: 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源: 推进技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  
描述: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为
航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法
作者: 许梦阳   黄金泉   鲁峰   来源: 航空动力学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   自适应   粒子滤波   神经网络   非高斯噪声  
描述: 针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波(SANNWA-PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用
基于信息融合的飞机舱音声信号分析与故障诊断
作者: 贾玉琛   程道来   纪林章   姚红宇   仪垂杰   来源: 噪声与振动控制 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 产生式规则   舱音   信息融合   故障诊断   声学   飞机  
描述: 飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音声信息是分析、诊断飞行事故原因的关键依据之一。以多个典型舱音样本为例,在阐述信息融合原理基础上,构建信息融合三个层次模型,建立典型舱音特征库。开展基于产生式规则的信息融合的飞机舱音声信号的分析与故障,依据舱音二进制诊断树,得到分析诊断结果,为准确掌握飞行事故原因、分析诊断飞行事故、保障航空飞行安全具有一定借鉴作用。
Cessna 525飞机刹车系统典型故障分析
作者: 王立纲   来源: 西安航空学院学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   525   故障分析   刹车系统   Cessna   防滞  
描述: 了相应的故障诊断优先程序,有助于在排故过程中迅速准确地找到根源,节约时间,提高该飞机整体的运营效率。同时对维护同种机型的其他通航单位也有一定的借鉴意义。
飞机液压系统故障诊断
作者: 李耀华   王星州   来源: 计算机工程与应用 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   熵权法   故障诊断   飞机液压系统   人工蜂群   反向传播(BP)神经网络  
描述: 为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入
基于集成学习的航空发动机故障诊断方法
作者: 徐萌   席泽西   王雍赟   李晓露   来源: 中国民航大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   航空发动机   故障诊断   分类模型   气路参数   数据挖掘  
描述: 航空发动机内部结构复杂、故障耦合性高,现有机器学习模型和集成学习模型的故障诊断性能难以满足不断提升的飞行安全需求。针对该问题,提出一种基于Stacking集成学习的航空发动机故障诊断方法。首先,依据
基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法
作者: 张振良   何荣荣   张鉴靓   来源: 航空发动机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 多工况   航空发动机   故障诊断   故障传播   气源系统   符号有向图   云模型  
描述: 针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题,提出了基于云模型符号有向图(SDG)的发动机多工况故障诊断方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理,应用故障关联矩阵进行相容通路的推理
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
作者: 康玉祥   陈果   尉询楷   潘文平   王浩   来源: 振动与冲击 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   故障诊断   深度学习   多任务   残差网络   损伤大小  
描述: 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
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