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根据【关键词:元学习,航空发动机,故障诊断,迁移学习,动响应预测】搜索到相关结果 1262 条
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人工神经网络在航空发动机故障诊断中的应用
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作者:
郝红勋
来源:
中国民用航空学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
信息融合
D
故障诊断
人工神经网络
S证据理论
状态监控
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描述:
民航发动机是飞机的动力系统,相当于飞机的“心脏”。随着航空技术的发展,航空发动机的状态监控与故障诊断已经成为一个重要课题,受到众多专家学者的关注。 发动机的状态监控是先进航空维修的必要手段和前提条件,自从有了状态监控技术的发展,视情维修就成为
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航空发动机故障诊断中孔探图像特征提取技术应用研究
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作者:
张勇
来源:
国防科学技术大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
自动测量
特征提取
航空发动机
故障诊断
图像处理
孔探技术
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描述:
了孔探图像特征提取技术在航空发动机故障诊断中的应用研究,设计了航空发动机快速故障诊断系统,主要内容包括:1、在广泛、深入的调研基础上,介绍了××航空发动机的组成及工作原理,总结、归纳、分析了发动机
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航空发动机整机震动数据分析与网络服务系统
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作者:
李冬延
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
整机振动
航空发动机
网络
特性曲线
浏览器
故障诊断
Web数据库
数据采集
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描述:
在该网页中给出了具有典型意义的振动故障曲线, 而且还设置了网络缺陷拟合分析功能。使航空发动机整机振动的故障诊断技术具有了实时性并且实现了网络化。
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航空发动杨整机振动数据分析与网络服务系统
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作者:
李冬延
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
整机振动
航空发动机
网络
特性曲线
浏览器
故障诊断
Web数据库
数据采集
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描述:
该课题通过对航空发动机台架试车中测量的整机振动数据进行计算机数据采集,并将 数据存储在数据库当中,同时利用现代通信手段--网络技术,将振动数据实时地传输给网络用户,使用户对整机振动数据可以进行网络查询、数据计算、绘制曲线与故障诊断等.该系统在客户机/服务?
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航空发动机整机震动数据分析与网络服务系统
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作者:
李冬延
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
整机振动
航空发动机
网络
特性曲线
浏览器
故障诊断
Web数据库
数据采集
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描述:
在该网页中给出了具有典型意义的振动故障曲线, 而且还设置了网络缺陷拟合分析功能。使航空发动机整机振动的故障诊断技术具有了实时性并且实现了网络化。
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航空发动杨整机振动数据分析与网络服务系统
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作者:
李冬延
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
整机振动
航空发动机
网络
特性曲线
浏览器
故障诊断
Web数据库
数据采集
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描述:
该课题通过对航空发动机台架试车中测量的整机振动数据进行计算机数据采集,并将 数据存储在数据库当中,同时利用现代通信手段--网络技术,将振动数据实时地传输给网络用户,使用户对整机振动数据可以进行网络查询、数据计算、绘制曲线与故障诊断等.该系统在客户机/服务?
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航空发动机整机振动分析与故障排除
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作者:
王海霞
来源:
大连理工大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
振动形态
双转子发动机
重要因素
航空发动机
谱分析
特征
振动故障
转速计算方法
振动信号分析
整机振动
信号分析技术
发动机试车
装配过程
实际临界转速
故障诊断
振动分析
振动测试
振动问题
振动特性
发动机振动
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描述:
航空发动机整机振动分析与故障排除
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航空发动机整机振动分析与故障排除
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作者:
王海霞
来源:
大连理工大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
振动形态
双转子发动机
重要因素
航空发动机
谱分析
特征
振动故障
转速计算方法
振动信号分析
整机振动
信号分析技术
发动机试车
装配过程
实际临界转速
故障诊断
振动分析
振动测试
振动问题
振动特性
发动机振动
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描述:
航空发动机整机振动分析与故障排除
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航空电子设备故障诊断技术研究
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作者:
朱大奇
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
故障诊断
电子设备
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描述:
电子设备故障诊断技术是一门新兴的交叉学科。是目前科学界研究的热点之一。近年来电子技术、计算机技术和人工智能技术的飞速发展,为电子设备故障诊断技术研究注入了新的活力。本文研究了基于知识的电子设备故障诊断
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航空电子设备故障诊断技术研究
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作者:
朱大奇
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
故障诊断
电子设备
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描述:
电子设备故障诊断技术是一门新兴的交叉学科。是目前科学界研究的热点之一。近年来电子技术、计算机技术和人工智能技术的飞速发展,为电子设备故障诊断技术研究注入了新的活力。本文研究了基于知识的电子设备故障诊断