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关键词
基于ARMA的航空发动机传感器故障诊断及实时验证
作者: 赵万里   郭迎清   杨菁   孙浩   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: ARMA模型   故障诊断   硬件在环平台   实时验证   航空发动机传感器  
描述: 提出一种基于时间序列分析的航空发动机传感器故障诊断方法,通过正常数据离线训练得到ARMA模型,然后在线进行实时故障诊断,可以诊断出航空发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性,搭建
VNCMD结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断
作者: 梁春辉   刘晓波   来源: 机械设计与制造 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 转子系统   变分非线性调频模态分解   故障诊断   Birge   Massart阈值降噪  
描述: 针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断方法。首先利用
航空燃气涡轮发动机故障诊断研究现状与展望
作者: 林京   张博瑶   张大义   陈敏   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息融合   故障诊断   气路分析   振动分析   航空燃气涡轮发动机  
描述: 航空燃气涡轮发动机技术是一个国家工业水平和科技实力的综合体现,故障诊断技术是航空发动机安全、经济运行的重要保障,也是衡量其先进性的重要指标之一。由于航空发动机结构复杂、系统集成度高、服役环境恶劣
基于ARMA的航空发动机传感器故障诊断及实时验证
作者: 赵万里   郭迎清   杨菁   孙浩   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: ARMA模型   故障诊断   硬件在环平台   实时验证   航空发动机传感器  
描述: 提出一种基于时间序列分析的航空发动机传感器故障诊断方法,通过正常数据离线训练得到ARMA模型,然后在线进行实时故障诊断,可以诊断出航空发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性,搭建
航空电子系统平台故障诊断技术的研究
作者: 段海军   张峰   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 多点采集   故障诊断   综合诊断   故障模型   航空电子系统  
描述: 定位故障单元。并对故障诊断模型进行验证,结果表明故障诊断模型能够准确的定位故障单元,提高了航空电子系统的维护性。
高安全航空电爆管驱动及控制系统设计
作者: 呼明亮   闫稳   车炯晖   于方春   来源: 航空计算技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 反时限保护   故障诊断   电爆管   高安全   功率驱动  
描述: 全输出。软件接口采用分级接口的故障检测方式,实现电爆管断线、输出异常等故障诊断和隔离。数据接口采用指令有效性确认,实现指令、状态和BIT数据的综合处理。实验结果表明,电爆管驱动和控制电路安全可靠,对提升飞机系统安全具备重要意义。
飞机电缆短路故障分析及机理研究
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  
描述: 飞机电缆短路故障分析及机理研究
基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断
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  
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
基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
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  
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,给出深度置信
应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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  
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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