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根据【检索词:IETM 故障诊断 故障树 案例推理 专家系统】搜索到相关结果 875 条
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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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
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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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基于相关时间规整的航空发动机缓变故障诊断
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作者:
周媛
左洪福
刘鹏鹏
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
相关时间规整
故障诊断
缓变故障
并发故障
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描述:
针对航空发动机退化导致的缓变故障诊断问题,提出了一种基于相关时间规整算法的诊断模型,该模型通过挖掘发动机退化过程中过渡信息,根据退化数据中发动机状态变化特征来识别故障模式。通过仿真数据和实际案例
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基于深度学习的航空发动机部件故障诊断
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作者:
魏志强
黄佳敏
来源:
科技通报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
离场阶段
经济性
飞机性能
操纵参数
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描述:
民航飞机的起飞阶段虽然在飞行过程中只占很短的时间,但是它作为飞行任务中一个关键的阶段,一直是研究的重点。为了降低航空公司的运营成本,实现飞行的经济性和环保性,本文建立了关于时间成本、油耗成本和CO_2排放成本的估算模型,针对民用飞机离场阶段飞行操纵参数,利用BCOP性能软件,对飞机起飞阶段的飞行状态进行模拟,获取起飞过程中的时间和油耗数据,根据建立的估算模型,计算各成本并分析离场参数变化对飞行成本的影响,找到最佳的离场参数标准。
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航空发动机故障诊断的融合技术探讨
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作者:
陈仲光
来源:
科学技术创新
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
融合技术
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描述:
信息处理技术的快速发展,为航空发动机故障诊断提出了更多的技术支持。从航空发动机运行情况看,本身涉及较多监测数据内容,采用传统单一的信息处理技术可能无法满足信号采集、状态识别以及故障诊断要求,在此背景
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基于CBR的飞机引气系统故障诊断技术探究
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作者:
张磊
来源:
科技创新与应用
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
诊断
故障
引气系统
飞机
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描述:
随着时代的不断发展,人们对于飞机的安全性要求也越来越高。因此,对于飞机的故障诊断就成为研究的关键课题。文章选自基于CBR的飞机引气系统故障诊断技术进行分析,希望可以为今后的故障诊断起到一定的借鉴意义。
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基于信息融合的飞机舱音声信号分析与故障诊断
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作者:
贾玉琛
程道来
纪林章
姚红宇
仪垂杰
来源:
噪声与振动控制
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
产生式规则
舱音
信息融合
故障诊断
声学
飞机
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描述:
融合的飞机舱音声信号的分析与故障,依据舱音二进制诊断树,得到分析诊断结果,为准确掌握飞行事故原因、分析诊断飞行事故、保障航空飞行安全具有一定借鉴作用。
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某型通航飞机液压系统故障诊断仿真研究
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作者:
丰世林
来源:
西安航空学院学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
通航飞机
故障诊断
AMESim
气塞
液压系统
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描述:
飞机液压系统发生故障会直接影响飞机运行安全,为准确分析通航飞机液压系统常见故障,根据某型通航飞机液压系统工作原理及相关参数,采用AMESim软件对该机型液压系统工作过程进行仿真。该型通航飞机液压系统
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航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究
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作者:
陈礼顺
程礼
张晗
梁涛
陈超
来源:
航空精密制造技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
锥齿轮
振动信号
低秩稀疏分解
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描述:
,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。
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基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法
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作者:
张振良
何荣荣
张鉴靓
来源:
航空发动机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多工况
航空发动机
故障诊断
故障传播
气源系统
符号有向图
云模型
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描述:
针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题,提出了基于云模型符号有向图(SDG)的发动机多工况故障诊断方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理,应用故障关联矩阵进行相容通路的推理
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基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
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作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
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描述:
传统的机械故障诊断方法需要将采集的故障波信号进行信号处理,再结合神经网络进行特征提取与分类,不仅流程复杂、耗费时间,而且识别准确率不高。针对此问题,采用一维卷积神经网络(one
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