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根据【关键词:力臂调节,故障诊断,飞机操纵,电路仿真,Multisim】搜索到相关结果 380 条
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基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术
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作者:
陈文杰
崔江
来源:
电机与控制应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
整流电路
长短时记忆网络
电励磁双凸极发电机
故障诊断
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描述:
整流电路是航空发电机的重要组成部分,存在故障频发且维修困难等问题。为对电励磁双凸极发电机(DSEG)的整流电路进行故障诊断,研究了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的故障诊断方法。首先,采集多种
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航空发动机典型振动故障分析软件开发及应用
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作者:
金业壮
许卓
邓奕辰
李晖
闻邦椿
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动故障
分析软件
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描述:
充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对航空发动机的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足故障诊断的需求。
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基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断
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作者:
周寒
莫李平
刘渊
王奕首
卿新林
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进KNN算法
特征优化算法
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描述:
为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入
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改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法
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作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
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描述:
针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断
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多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
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作者:
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源:
振动与冲击
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
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描述:
模块对原始振动信号进行特征提取;然后引入多头注意力模块,使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平;最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验
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某型航空交流发电机试车断电故障分析
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作者:
郭涛
邱欣
陈章恒
苑振宇
桑伟汉
来源:
电机技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
旋转整流器
故障诊断
交流发电机
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描述:
针对飞机试车过程中左侧无刷同步交流发电机发生的断电故障,结合飞机电源系统,对该故障展开分析。在分析中借助Multisim软件,对航空发电机内部旋转整流器进行单管故障仿真,对故障加以验证,最终实现故障诊断。
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基于IETM的航空装备故障诊断
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作者:
郭杨翘楚
欧阳成
来源:
测控技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
交互式电子技术手册(IETM)
故障隔离程序
故障模式
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描述:
航空装备维护保障是航空产品全生命周期中的一个重要阶段。基于S1000D标准,通过对复杂的航空装备故障隔离程序的分析,确定故障诊断模型,并根据故障隔离Schema结构以及Fault信息集,给出
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基于ABC-BP神经网络的航空发动机故障诊断方法研究
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作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
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描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对
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基于振动监测的机场助航地灯故障诊断及飞机起降平稳性分析
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作者:
解垒
张玄弋
张晓海
王瀚林
吕海波
来源:
信息技术与信息化
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
平稳性分析
故障诊断
助航地灯
振动检测
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描述:
及时性差、人工成本高等缺陷。本文提出的基于振动监测的机场助航地灯故障诊断方法,通过低功耗振动监测设备,可以及时发现助航地灯的螺丝松动故障,并结合飞机起降平稳性分析,最终判定故障发生时间和具体故障设备,进而极大提高助航灯螺丝松动故障诊断的及时性,降低人工巡检成本。
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基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍故障诊断
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作者:
张小龙
汪曦
于晓光
薛政坤
崔芷宁
吕佳文
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
故障诊断
LSTM神经网络
VMD
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描述:
Decomposition, VMD)-长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型的智能故障诊断方法。首先,利用遗传算法对VMD的模态分量k值和惩罚因子α进行参数优化;然后
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