首页>
根据【检索词:航空发动机 风扇机匣 振动监测 故障诊断 】搜索到相关结果 8284 条
基于RDK-ELM的航空发动机 控制系统故障诊断
作者:
陈虹潞
黄向华
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极限学习机
控制系统
简约改进
故障诊断
深度学习
描述:
为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机 故障诊断 对于实时性和高诊断率的需求,提出1 种对深度核极限学习机 的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
基于RS-CART决策树的航空发动机 小样本故障诊断
作者:
庞梦洋
索中英
郑万泽
徐宇恒
包壮壮
黄林
来源:
航空动力学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
分类与回归树
GINI系数
故障诊断
属性约简
规则提取
描述:
规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机 油液故障诊断 ,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断 算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机 小样本故障问题。
基于RS-CART决策树的航空发动机 小样本故障诊断
作者:
庞梦洋
索中英
郑万泽
徐宇恒
包壮壮
黄林
来源:
航空动力学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
分类与回归树
GINI系数
故障诊断
属性约简
规则提取
描述:
规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机 油液故障诊断 ,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断 算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机 小样本故障问题。
基于遗传-Bp神经网络的航空发动机 气路故障诊断 研究
作者:
朱涛
张栋善
来源:
中阿科技论坛(中英文)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
故障诊断
航空发动机气路
描述:
文章概述了BP神经网络结构,分析了BP神经网络内部的故障检测运算方式,进而研究了BP神经网络在航空发动机 气路故障诊断 中的具体应用,希望可以为相关人员提供参考。
基于ABC-BP神经网络的航空发动机 故障诊断 方法研究
作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机 是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断 研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对
基于GSA-Elman神经网络的航空发动机 故障诊断
作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
描述:
、BP和Elman神经网络用于航空发动机 气路故障诊断 ,从发动机故障诊断 的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。
基于GSA-Elman神经网络的航空发动机 故障诊断
作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
描述:
、BP和Elman神经网络用于航空发动机 气路故障诊断 ,从发动机故障诊断 的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。
GLT-CNN方法及其在航空发动机 中介轴承故障诊断 中的应用
作者:
王奉涛
薛宇航
王洪涛
马琳杰
李宏坤
韩清凯
于晓光
来源:
振动工程学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
故障诊断
优化算法
灰度变换
轴承
描述:
GLT-CNN方法及其在航空发动机 中介轴承故障诊断 中的应用
基于ABC-BP神经网络的航空发动机 故障诊断 方法研究
作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机 是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断 研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对
基于分层SDG的航空发动机 燃油系统故障诊断 方法研究
作者:
杨康
李洁
张可
陈桑桑
来源:
计算机与数字工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机燃油系统
故障诊断
分层SDG
描述:
针对航空发动机 燃油系统故障样本较少,故障难以诊断的问题,对其提出采用分层SDG模型进行故障诊断 的方法。基于SDG方法,采用分层策略,缩小故障源搜索空间,根据测量节点之间的内在联系向前搜索,判断是否为相容支路,从而获得备选故障源的集合。实例分析结果表明了该诊断方法的高效性。