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根据【关键词:加速退化实验,卷积神经网络,门控递归单元,故障诊断,电液伺服阀】搜索到相关结果 465 条
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基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断
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作者:
黄帆
李艳军
曹愈远
李依林
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
油液分析
航空发动机
故障诊断
相对劣化度
免疫系统
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描述:
磨损故障诊断的方法。利用SVM拟合数据的概率密度函数,根据磨粒数据的概率分布制定正常、预警和警告的界限值;根据相对劣化度评估,分析各状态参数偏离正常状态的程度;利用人工免疫算法对待测数据进行故障模式识别。通过
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飞机电缆短路故障分析及机理研究
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作者:
李红
邓乐武
罗强
张永强
韩杨
来源:
四川电力技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
暂态分析
故障诊断
接触电阻
绝缘层
短路
热效应
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描述:
飞机电缆短路故障分析及机理研究
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基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断
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作者:
付松
钟诗胜
林琳
张永健
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
支持向量机
小样本
深度自编码器
故障诊断
迁移学习
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描述:
为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足问题,提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。在该方法中,首先利用大量的正常样本对DAE
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基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
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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
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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
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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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
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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
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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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
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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
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航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法
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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
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描述:
算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。
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面向航空发动机推力控制的大气参数测量系统设计
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作者:
李琛
郝彬彬
左伟
何佳音
吴新
高凯
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
大气环境参数
航空发动机
故障诊断
信号表决
推力控制
容错能力
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描述:
和发动机的有限硬件资源,提出了一种适用于多发飞机的多余度机载环境大气参数测量系统架构。针对不同来源的信号,分别设计了相应信号故障诊断算法、表决算法以及多源信号故障切换逻辑,保证系统在信号发生故障时可及时
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基于模型参数辨识的航空发动机风扇叶片裂纹故障诊断
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作者:
张帅
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶片裂纹
遗传算法
航空发动机
阻尼
故障诊断
参数辨识
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描述:
。结果表明:相同叶片不同次测量试验得到的叶片阻尼比相差0.02%;不同叶片个体差异导致的阻尼比最大相差2.9%;5#风扇叶片产生裂纹后的阻尼比减小了6.4%。可见,叶片的阻尼比对其几何特性的变化十分敏感,且通过对风扇叶片阻尼比进行模型参数对应的遗传算法辨识能够实现风扇叶片裂纹故障诊断。
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基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统中逆变器故障诊断
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作者:
黄湛钧
董鑫
卢沐宇
张瑞涛
闫钊阳
张安
来源:
航空学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
深度残差收缩网络
HVDC系统
故障模块识别
270V
线电压幅值分析
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描述:
机载270V高压直流(HVDC)系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络(DRSN)的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流