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- 基于多分类SVM的航空逆变器故障诊断
- 作者： 陈丽晶 张尚田 单添敏 姚晓涵 曹亮 王景霖 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析 航空逆变器 故障诊断 多分类支持向量机
- 描述： 航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要，但当前对于航空供电器的故障诊断的研究较少，无法为航空逆变器提供有效保障。因此，提出基于多分类支持向量机的故障诊断方法，对航空逆变器的多种故障
- 某型航空交流发电机试车断电故障分析
- 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
- 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。
- 基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍故障诊断
- 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
- 描述： 航空发动机液压管路-卡箍系统中卡箍振动信号具有非线性和非平稳性的特点，难以从卡箍故障信号中准确识别出其故障类型。针对该问题，提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode
- 基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
- 作者： 姚艳玲 袁化成 陆超 唐晓澜 黄爱华 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 序列到序列 卷积神经网络 故障诊断 发动机喘振
- 描述： 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题，在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上，使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
- 多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断
- 作者： 薛政坤 汪曦 于晓光 王宠 刘思远 张景博 来源： 机床与液压 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 故障诊断 航空液压管路 优化多尺度散布熵
- 描述： 为根据管路振动信号准确识别故障类型，提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数，实现管路振动信号的优化分解，选取最佳模态分量信号进行重构，重构后的信号
- 基于SVM专家系统的航空装备故障诊断研究
- 作者： 郭丽 张娟 来源： 长沙航空职业技术学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 专家系统 故障诊断 SVM 频综器单元
- 描述： 针对航空装备修理故障种类多，样本数量少、不均衡等特点，以某型飞机频综器单元为研究对象，提出了基于规则和支持向量机(SVM)的专家系统推理机构建方法，实现了对频综器单元电路板级故障的自动诊断。实测数据样本验证以及实验仿真结果表明，该专家系统故障诊断准确率超过90%。
- 航空液压系统故障模拟试验台设计
- 作者： 杨望东 周旸 郭一涵 来源： 测控技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空液压系统 故障诊断 故障模拟试验台 小波包能量谱
- 描述： 飞机液压系统故障诊断是飞机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域的难点。随着液压系统向高压化方向发展，其渗漏、增温、压力脉动导致的管道
- 基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
- 作者： 黄续芳 赵平 冯铃 张丽 来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路 故障诊断 深度学习 Bi/GRU模型
- 描述： 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题，提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
- 航空机电系统先进诊断与预测技术研究
- 作者： 王红 杨占才 靳小波 封锦琦 来源： 航空科学技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 寿命预测 故障诊断 机电系统 模型修正 健康评估
- 描述： 本文首先分析了国外航空机电系统诊断与预测产品的功能、性能及特点,然后对航空机电系统诊断与预测研制流程进行了分析,接着对可应用于航空机电系统的先进诊断与预测关键技术进行了全面分析,主要包括基于任务剖面的跨系统交联实时故障仿真与验证技术、基于模糊神经网络专家系统的故障模式识别、基于数据驱动的部件剩余寿命预测、基于性能衰退特性的健康状态评估、基于自适应技术的诊断预测模型修正等方面,最后结合国内的研究现状,论述了航空机电系统诊断与预测技术发展过程中需要关注的主要问题,希望能够为航空机电系统诊断与预测技术应用起到一定的推动作用。