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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
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  
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
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
基于特征优化和支持向量机的航空发动机气路故障诊断
作者: 吴超     陈磊     刘渊     周绮凤     王奕首   来源: 航空发动机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   主成分分析   深度自编码器   航空发动机   故障诊断   特征优化  
描述: 基于特征优化和支持向量机的航空发动机气路故障诊断
基于改进ABC-RBF的飞机全电刹车系统智能故障诊断
作者: 吴鹏     张洋     罗守华   来源: 计算机测量与控制 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: RBF神经网络   飞机全电刹车系统   故障诊断   故障信号采集器   信号降噪   改进ABC  
描述: 基于改进ABC-RBF的飞机全电刹车系统智能故障诊断
数据驱动的航空装备健康管理平台设计与应用
作者: 张昌福     王飞飞     李琳     周鹏     陈光林   来源: 制造业自动化 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   故障诊断   航空装备管理   健康管理   状态监测   健康预测  
描述: 数据驱动的航空装备健康管理平台设计与应用
作者: 高亚辉     倪烨斌     姜成平     王欢     卢俊杰   来源: 南京航空航天大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   控制系统   故障诊断   架构设计   仿真   控制律   状态监视  
描述:
航空发动机振动监测与故障诊断技术研究进展
作者: 胡明辉     高金吉     江志农     王维民     邹利民     周涛     凡云峰     王越     冯家欣     李晨阳   来源: 航空学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   振动分析   动力学模型   智能诊断   信号处理  
描述: 航空发动机汇集各领域高精尖技术,是国家科技、工业和国防实力的综合体现。复杂结构与恶劣服役环境致使其故障频发,发动机故障诊断与健康管理技术成为保障其安全、可靠运行的重要支撑。由于振动类故障是航空发动机
基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断
作者: 冯东洋     姜春英     鲁墨武     叶长龙     李胜宇   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)   特征融合   飞机起落架液压系统   故障诊断   SVM)   粒子群优化支持向量机(PSO  
描述: 针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低,深层故障特征提取困难的问题,提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)结合的起落架液压系统故障诊断模型。该
改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用
作者: 郑波   马昕   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   自适应检测响应   故障诊断   自适应继承   PSO算法   Kohonen网络  
描述: 针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高
基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
作者: 陈虹潞   黄向华   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  
描述: 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
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