关键词
基于图像识别的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
作者: 王海燕   来源: 沈阳航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 支持向量机   铆钉质量检测   深度学习   k   Means聚类   Hough变换  
描述: 基于图像识别的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
类不平衡条件下的航空发动机故障检测方法研究
作者: 习鹏鹏   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 支持向量机   航空发动机   类不平衡学习   故障检测   实时性   鲁棒性  
描述: 类不平衡条件下的航空发动机故障检测方法研究
航空发动机早期故障诊断方法研究
作者: 徐一艳   来源: 西北工业大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 支持向量机   航空发动机   故障诊断   随机共振   小波包分解   早期故障  
描述: 航空发动机故障诊断是航空发动机领域的重要研究方向。对于发动机早期故障诊断的研究,其意义非常重大,已经成为了目前国内外十分关注的一个研究热点。本论文旨在根据发动机早期故障的特点,研究航空发动机早期故障诊断方法,为发动机故障诊断提供技术基础。 本
基于可见光航空遥感的水下目标自动识别技术研究
作者: 汪海洋   来源: 南京理工大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 变形模板     支持向量机   独立分量分析     二维主成分分析     二维otsu阈值分割算法     Gabor滤波    
描述: 等强噪音的影响,使得图像中目标的信息很弱,噪音信息很强。本文要解决的问题是信息弱噪音强图像中的水下目标自动识别,论文的主要工作成果和创新点如下:1)本文提出了基于水下目标光谱特征和水体光谱特征的最佳
基于维修场景的通用航空维修体系研究
作者: 张绍伟   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: Vue.js   主成分分析   法规   维修能力评估   通用航空   Electron   维修体系   熵值法  
描述: 基于维修场景的通用航空维修体系研究
基于维修场景的通用航空维修体系研究
作者: 张绍伟   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: Vue.js   主成分分析   法规   维修能力评估   通用航空   Electron   维修体系   熵值法  
描述: 基于维修场景的通用航空维修体系研究
稀疏驱动的航空发动机主轴承智能监测研究(英文)
作者: 丁宝庆   武靖耀   孙闯   王诗彬   陈雪峰   李应红   来源: Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   稀疏模型   变分自编码   智能监测   深度学习   航空发动机主轴承  
描述: 微弱特征提取是航空发动机健康监测与智能诊断的关键技术之一。本文针对航空发动机主轴承微弱故障智能监测难题,基于信号先验提出增强稀疏驱动的智能监测方法。通过分析经典凸稀疏诊断模型难以兼顾信号降噪与
基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者: 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 特征提取的滚动轴承故障诊断方法,通过特征提取获得更全面数据信息,再将深度信念网络模型用于信号识别,全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证,DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上,具有较强的抗噪能力。
航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
作者: 刘伟   周卓峰   黄新阳   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   滚动轴承   特征提取   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 的方式分别学习数据在时域、频域、时频域上的深层特征进行综合诊断。经实验验证,EDNN模型在噪声环境、变载环境下的平均准确率分别达到了98%和97%,具有比SVM、1D-CNN、DBN等模型更强的抗噪与变负载适应性能力。
一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法
作者: 崔江   唐军祥   龚春英   张卓然   来源: 中国电机工程学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   航空发电机   旋转整流器   深度学习   灰色关联度分析   自编码机  
描述: 编码器网络进行训练学习,以确立其较优的网络结构,通过该网络可以自适应地从励磁电流信号中提取故障特征;训练完毕,借助于支持向量机(support vector machine,SVM)分类器实施故障诊断
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