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基于模型和故障树的飞机故障诊断方法
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作者:
王雪飞
李青
冯力
来源:
科学技术与工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
故障树
故障诊断
模型
飞机
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描述:
针对飞机外场排故的实际需求,提出了基于模型和故障树的故障诊断方法,其原理是,根据外场模块化排故的特点和飞机设计知识,建立以LRU(外场可更换单元)为对象的飞机物理模型(基于LRU的简化飞机系统模型
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飞机液压防滑刹车系统建模与故障诊断分析
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作者:
蒋鹏
来源:
科技风
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
液压防滑刹车系统
故障诊断
建模
飞机
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描述:
刹车系统的复杂程度越来越高,而其在运行当中也难免会出现各种故障。对此,本文对飞机液压防滑刹车系统建模与故障诊断进行了分析,以期能够确保飞机液压防滑刹车系统良好的运行状态,确保飞机运行的安全。
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基于逻辑方程的飞机中央维护系统实时故障诊断方法
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作者:
刘志越
宋东
屈娟
来源:
测控技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
知识库
中央维护系统
故障诊断
逻辑方程
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描述:
中央维护系统(CMS)是对飞机系统进行故障诊断和提供维护信息的主要系统,在提高飞机的测试性和维修性方面起着重要的作用。针对CMS实时故障诊断的问题,研究了基于逻辑方程的实时故障诊断方法。分析了CMS
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航空发动机故障诊断方法研究
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作者:
高树伟
来源:
科技展望
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
故障诊断
指印图
模糊聚类分析
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描述:
针对航空发动机的特点,提出一种利用BP神经网络和模糊聚类分析的航空发动机故障诊断方法,进行了BP神经网络的建立及训练相关初始化参数的设置,提取指印图中的故障数据,并引入噪声作为发动机的故障数据,分别利用这两种方法进行故障诊断,并对两种方法做出比较。
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航空发动机快变信号的匹配同步压缩变换研究
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作者:
陈雪峰
王诗彬
程礼
来源:
机械工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
同步压缩变换
故障诊断
时频分析
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描述:
航空发动机快变信号特征提取是航空发动机健康监测与故障诊断的关键技术之一。针对航空发动机快变信号特征提取需求及其瞬时频率快变的特点,提出了匹配同步压缩变换方法。构造了匹配快变信号调频结构的瞬时频率估计
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基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究
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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
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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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大数据挖掘分析在航空发动机状态监控与故障诊断中的应用
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作者:
旷典
付尧明
房丽瑶
来源:
西安航空学院学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
大数据挖掘分析
故障诊断
状态监控
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描述:
受到发动机数据收集的限制,发动机状态监控和故障诊断结果较为模糊。随着科学技术的不断改进,发动机维修数据、使用数据和其它相关数据积累得越来越多,为进一步提高发动机监控水平和诊断精度,在发动机状态监控
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基于分层SDG的航空发动机燃油系统故障诊断方法研究
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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
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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。
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某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
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作者:
彭军
郭晨阳
张勇
张赟
杨欣毅
来源:
系统仿真技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
神经网络
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描述:
引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费较长时间,但是深度置信网络算法结构克服了浅层网络算法结构的不足,其计算结果能够达到更高诊断精度,并具有较好的抗噪性能。
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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