全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
按文献类别分组
按栏目分组
关键词
- 基于航空发电机测试系统设计与实现
- 作者： 贾康乐 来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发电机 测试系统 电磁能 测试台
- 描述： 测试系统是根据航空发电机检验的需要而设计的,对其中一种航空发电机测试系统进行了介绍,在这个系统当中包含航空发电机测试台和数据检测系统。通过航空发电机结构设计、测试台硬件设计、软件设计及数据检测系统
- 基于约束卡尔曼滤波的航空发动机状态变量模型辨识方法
- 作者： 郑斐华 胡春艳 李伟 韩博 来源： 热能动力工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 约束卡尔曼滤波 状态变量 系统辨识
- 描述： 为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤波算法,改进的卡尔曼滤波算法可以明显加快模型参数收敛速度、减小稳态误差。
- 基于Hammerstein系统的航空发动机部件级辨识建模方法
- 作者： 杨坤 宗国仁 王伟 来源： 海军航空大学学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机建模 Hammerstein系统 系统辨识
- 描述： 基于Hammerstein系统的航空发动机部件级辨识建模方法
- 基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断
- 作者： 杨占刚 徐海义 成博源 石旭东 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机 航空发电机 烟花算法 深度置信网络 偏心故障
- 描述： 针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小，造成故障不易识别的问题，提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)优化深度置信网络
- 基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究
- 作者： 崔江 唐军祥 张卓然 龚春英 王莉 来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机 思维进化算法 航空发电机 旋转整流器 故障诊断
- 描述： 航空发电机在现代多电和全电飞机的发展中将发挥越来越重要的作用,其重要部件的可靠性也是未来研究的重点。该文针对目前航空发电机旋转整流器(aerospace generator rotating
- 基于时域分析的航空整流器故障诊断技术研究
- 作者： 齐慧英 贺舒环 索军峰 来源： 测控技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 整流电路 数字信号处理器 航空发电机 故障诊断 时域分析
- 描述： 基于时域分析的航空整流器故障诊断技术研究
- 基于改进局部线性模型树的航空发动机过渡态非线性辨识
- 作者： 王伟 李建锋 刘帅 来源： 信息与控制 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 非线性系统 局部线性模型树(LOLIMOT) 系统辨识 AIC准则
- 描述： 为了解决在采用局部线性模型树(LOcal Linear MOdel Tree,LOLIMOT)辨识发动机非线性系统时,出现的辨识网络复杂和模型精度问题,提出一种将非线性自回归滑动平均模型(NARMAX)和LOLIMOT网络融合的改进神经网络结构.基于非线性自回归滑动平均模型NARMAX的思想,将原始局部子模型的线性函数替换为非线性多项式函数,并基于AIC(Akaike information criterion)显著性准则的前向选择法对非线性项按照重要性程度进行选择,将简化后的非线性函数用于构建原始LOLIMOT模型局部子模型,形成一种改进LOLIMOT网络模型.通过某航空发动机过渡态下的辨识实验表明,改进算法能够将原LOLIMOT模型复杂度降低46%左右,相对预测精度提高50%以上,验证了在对发动机模型复杂度和精度要求较高的领域,改进模型是一种更加有效的网络结构.
- 基于改进局部线性模型树的航空发动机过渡态非线性辨识
- 作者： 王伟 李建锋 刘帅 来源： 信息与控制 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 非线性系统 局部线性模型树(LOLIMOT) 系统辨识 AIC准则
- 描述： 为了解决在采用局部线性模型树(LOcal Linear MOdel Tree,LOLIMOT)辨识发动机非线性系统时,出现的辨识网络复杂和模型精度问题,提出一种将非线性自回归滑动平均模型(NARMAX)和LOLIMOT网络融合的改进神经网络结构.基于非线性自回归滑动平均模型NARMAX的思想,将原始局部子模型的线性函数替换为非线性多项式函数,并基于AIC(Akaike information criterion)显著性准则的前向选择法对非线性项按照重要性程度进行选择,将简化后的非线性函数用于构建原始LOLIMOT模型局部子模型,形成一种改进LOLIMOT网络模型.通过某航空发动机过渡态下的辨识实验表明,改进算法能够将原LOLIMOT模型复杂度降低46%左右,相对预测精度提高50%以上,验证了在对发动机模型复杂度和精度要求较高的领域,改进模型是一种更加有效的网络结构.