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关键词
基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断
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  
描述: 实例验证,方法对油液监测数据反映的航空发动机磨损故障具有出色的识别能力,相较于直接归一化原始数据进行故障诊断,有利于故障类别的分离,并且可以有效降低诊断时间,提高识别效率。
航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法
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  
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。
基于集成学习的航空发动机故障诊断方法
作者: 徐萌   席泽西   王雍赟   李晓露   来源: 中国民航大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   航空发动机   故障诊断   分类模型   气路参数   数据挖掘  
描述: 一种两层结构的Stacking集成学习模型,实现航空发动机典型气路故障的智能诊断。仿真实验结果表明,该模型的精确率和召回率相比现有典型模型均可提升约3%~16%,能更好地应用于航空发动机故障诊断
基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断
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  
描述: 实例验证,方法对油液监测数据反映的航空发动机磨损故障具有出色的识别能力,相较于直接归一化原始数据进行故障诊断,有利于故障类别的分离,并且可以有效降低诊断时间,提高识别效率。
航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法
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  
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。
航空发动机的轴承故障动力特征指纹提取方法研究
作者: 徐红波   叶宝玉   刘熊   来源: 内江科技 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 指纹提取   发动机   主轴轴承   振动信号   动力特征   滚动轴承故障  
描述: 轴承振动信号中提取出轴承的动力特征指纹信息。在某种程度上,动力特征指纹提取可以说是当前航空发动机主轴轴承故障评定与诊断研究中的瓶颈问题。
航空发动机的轴承故障动力特征指纹提取方法研究
作者: 徐红波   叶宝玉   刘熊   来源: 内江科技 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 指纹提取   发动机   主轴轴承   振动信号   动力特征   滚动轴承故障  
描述: 轴承振动信号中提取出轴承的动力特征指纹信息。在某种程度上,动力特征指纹提取可以说是当前航空发动机主轴轴承故障评定与诊断研究中的瓶颈问题。
航空发动机的轴承故障动力特征指纹提取方法研究
作者: 徐红波   叶宝玉   刘熊   来源: 内江科技 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 指纹提取   发动机   主轴轴承   振动信号   动力特征   滚动轴承故障  
描述: 轴承振动信号中提取出轴承的动力特征指纹信息。在某种程度上,动力特征指纹提取可以说是当前航空发动机主轴轴承故障评定与诊断研究中的瓶颈问题。
航空发动机的轴承故障动力特征指纹提取方法研究
作者: 徐红波   叶宝玉   刘熊   来源: 内江科技 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 指纹提取   发动机   主轴轴承   振动信号   动力特征   滚动轴承故障  
描述: 轴承振动信号中提取出轴承的动力特征指纹信息。在某种程度上,动力特征指纹提取可以说是当前航空发动机主轴轴承故障评定与诊断研究中的瓶颈问题。
FTA与RBF方法结合的某型飞机起落架故障诊断
作者: 李锋     冯珂     李晨旭     赵德中     陈振   来源: 液压气动与密封 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: FTA   RBF神经网络   起落架   故障诊断  
描述: 国内某维修单位的故障统计数据,运用RBF神经网络建立了故障诊断模型,并对模型进行了训练和测试。结果表明,FTA定量计算得到的故障失效概率为71.60%,FTA+RBF结合方法的故障诊断平均预测误差为1.0%。
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