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根据【关键词:
航空发动机,滑油金属元素,机器学习,故障诊断
】搜索到相关结果
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关键词
航空发动机
故障诊断
与研究
作者:
李东辉
喻甲其
杨梅
来源:
设备管理与维修
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
故障诊断
发动机
描述:
作为航空设备的主要构成部分之一,
航空发动机
属于动力源泉。若
航空发动机
出现故障,会对航空设备性能及安全等造成影响。将
航空发动机
故障诊断
技术作为主要研究对象,分析较为常用的诊断技术,并探究诊断技术的发展。
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
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
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%。
基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术
作者:
陈文杰
崔江
来源:
电机与控制应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
整流电路
长短时记忆网络
电励磁双凸极发电机
故障诊断
描述:
整流电路是航空发电机的重要组成部分,存在故障频发且维修困难等问题。为对电励磁双凸极发电机(DSEG)的整流电路进行
故障诊断
,研究了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的
故障诊断
方法。首先,采集多种
多头注意力驱动的航空高速轴承
故障诊断
方法
作者:
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源:
振动与冲击
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大,导致微弱故障特征往往存在于多子空间中,目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题,提出一种基于信号特征
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
。
基于极限学习机的航空旋转整流器
故障诊断
技术研究
作者:
王潇雅
崔江
唐军祥
叶纪青
来源:
机械制造与自动化
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
航空发电机
旋转整流器
故障诊断
描述:
航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器
故障诊断
中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器
故障诊断
领域。以航空三级式发电机为例
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