基于PCA与DBN的航空发动机气路系统故障诊断

作者： 蒋丽英   栗文龙   崔建国   于明月   林泽力   来源： 沈阳航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度信念网络   故障诊断   主元分析   气路系统  

描述： 提出了一种基于主元分析与深度信念网络相结合的航空发动机气路系统故障诊断新方法。首先利用主元分析方法对发动机监测参数原始数据进行降维,以便降低参数数据的复杂度,获得较低维数的最优特征参数。其次,采用

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

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

作者： 车畅畅   王华伟   刘伟   来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行安全   特征提取   维修等级决策   深度信念网络   状态监控  

描述： 准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络(DBN)算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

作者： 刘超   张茂伟   吕玉红   周建超   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 装配质量   总装优化   航空发动机   粒子群算法  

描述： 为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础

基于改进PSO的多UAV协同任务分配研究

作者： 韩庆田   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群算法   多无人飞行器   协同任务分配  

描述： 首先基于任务分配收益和任务分配代价，考虑UAV总飞行时间代价、最大任务时间、负载均衡值等因素，建立多UAV协同任务分配模型；然后设计了双层粒子群编码方法，将任务类型匹配信息作为启发信息，同时提出分组任务调整、飞行时间调整、任务交叉消解、时序先后调整等冲突消解处理策略，改进粒子群算法；最后进行了仿真实验。仿真结果表明，基于启发信息和冲突消解策略的改进PSO算法，提高了算法的收敛性和全局搜索能力，提升了任务分配和航迹规划效率。

民航座舱内可见光无线通信系统的布局研究

作者： 马一鸣   段明铭   郝祥印   马世耀   来源： 科技风 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 可见光通信   粒子群算法   民航座舱内光源布局  

描述： 基于LED的可见光通信(VLC)的机载无线网络是当前研究的热点,本文研究了基于机舱照明灯的通信系统光源布局,并利用粒子群算法对光源布局优化,使光照明功率满足通信要求,为VLC在民航的应用提供参考。

基于视觉注意力分配的飞机驾驶舱人机界面布局优化

作者： 叶坤武   包涵   魏思东   来源： 南京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 视觉注意力   粒子群算法   人机界面   驾驶舱  

描述： interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度

基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化

作者： 刘超   熊静   来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  

描述： 航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。提出了一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型，用来准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势；通过准确预测航空发动机输出的传感器数据，以达到有效监测航空发动机的工况状态的目的。实验结果显示，预测模型所得性能参数发动机工作站温度、高压转子转速、发动机工作站压力值和低压转子转速的均方误差分别为0.00652、0.00525 、0.0093和0.00912 。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效地预测发动机性能参数且相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。

基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化

作者： 刘超   熊静   来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  

描述： 航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。为了准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势，提出一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型。通过准确预测航空发动机输出的传感器数据，达到有效监测航空发动机工况状态的目的。实验结果显示，预测模型所得性能参数——发动机工作站温度、高压转子转速、发动机工作站压力值和低压转子转速的均方误差分别为0.006 52,0.005 25，0.009 3,0.009 12。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效预测发动机性能参数，相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。