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根据【关键词:
注意力机制,航班延误预测,航班恢复,神经网络
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某型航空发电机滚动轴承故障诊断系统的研究与实现
作者:
胡天翔
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
轴承故障诊断系统
滚动轴承
遗传算法
经验模态分解法
振动信号
小波包分解法
神经网络
描述:
某型航空发电机滚动轴承故障诊断系统的研究与实现
航空发动机智能优化控制
作者:
张军锋
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
智能控制
PID控制
航空发动机
遗传算法
神经网络
免疫反馈
智能优化
描述:
航空发动机是一个结构复杂、非线性强的多变量控制对象,在飞行包线内宽广的范围内工作,其模型具有不确定性和时变性,而传统的基于受控对象数学模型设计控制策略的方法,难以对这种复杂对象进行有效控制,PID控制由于它物理意义明确,而且结构简单、调整方便,所以在实际的
航空发动机整机振动故障诊断技术研究
作者:
王志
来源:
沈阳航空工业学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
整机振动
故障方程
航空发动机
故障诊断
频谱分析
神经网络
描述:
振动测试及信号分析技术,系统地研究了三种航空发动机整机振动故障诊断方法,即基于频谱分析的故障诊断方法,基于
神经网络
的故障诊断方法以及基于故障方程的故障诊断方法。通过对航空发动机整机振动信号进行
航空发动机自适应建模及故障诊断
作者:
赵世荣
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
故障诊断平台
信息融合
神经网络
综合故障诊断
自适应建模
描述:
成为必要和可能。本文针对航空发动机综合故障诊断中的三个关键技术展开研究,包括基于实际测量数据的自适应建模技术、应用
神经网络
信息融合技术诊断航空发动机气路部件故障以及双核多用途高性能嵌入式故障诊断平台的设计开发及
基于信息融合技术的航空发动机故障诊断
作者:
赵鹏
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
信息融合
D
故障诊断
发动机
S证据理论
神经网络
描述:
技术的发动机故障诊断模型和方法,并在此基础上,提出和分析了基于人工
神经网络
和D-S证据理论的信息融合故障诊断,研究了
神经网络
的建模方法、组建原则和实现策略,并结合诊断实例进行了分析;提出了基于D-S
基于
神经网络
的航空发动机PID控制
作者:
杨华
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
解耦
RBF网络
航空发动机控制
神经网络
鲁棒性
PID控制
描述:
航空发动机是一种工作机理复杂、非线性强的控制对象,所以使许多现代控制理论在应用上都受到了限制。而
神经网络
是一种基本上不依赖于模型的数学工具,具有较强的学习能力和自适应能力,适合于像发动机这样具有
航空发动机零部件的试验模态分析及应用
作者:
徐一鸣
来源:
中国民用航空学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
试验模态分析
航空发动机
神经网络
损伤识别
发动机零部件
模态参数
描述:
航空发动机零部件的动态特性及其变化对于发动机整体性能及安全性有很大的影响。因此对发动机零部件进行试验模态分析,并通过其模态参数的变化进行零部件的损伤缺陷诊断,是一种有意义并有工程应用前景的方法。 任何一个机械系统,总可以建立一个以质量、刚度、
智能化故障诊断方法及其在航空维修中的应用
作者:
金林
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
故障诊断
动态权值
神经网络
模糊逻辑
航空维修
航空器
描述:
航空维修对航空器使用的安全性、有效性和经济性有重大影响。长期以来航空维修的故障诊断主要是由人工完成的,不能适应我国航空事业发展的需要。本文对最近发展起来的智能化故障诊断方法进行了详细的分析与研究,并将其应用于航空维修。主要工作如下:
1
.对航空
航空编队飞行中的智能优化控制技术
作者:
Ahmed
Mokhtar
Eldamarawy
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
输出反馈控制
遗传算法
智能优化控制
自适应飞行控制
神经网络
编队飞行
描述:
了一种自适应智能编队飞行控制器,其中包括:坐标变换、计算和应用于所设计的编队控制器中的智能监控技术。这种已使用的新型智能监控技术采用遗传算法和
神经网络
为主要技术工具。事实上,编队飞行控制器的目标是在
航空发动机故障预报及状态监控关键技术研究
作者:
孙颖洁
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
信息融合
发动机
故障预报
神经网络
OSA
CBM
描述:
;通过新算法与现有算法的不同方面的性能比较,证实了新算法的优越性;并将新算法应用于发动机典型故障数据的故障征兆提取;本文将
神经网络
技术应用于故障预报的研究,仿真了各种网络对于函数逼近和模式识别的性能
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