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关键词
- 航空发动机及测试技术研究进展
- 作者： 刘兴松 王坤东 巩哲 来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 人工智能 计算机辅助测试 测试技术
- 描述： 针对航空发动机测试技术的主要特点，描述了测试技术的结构组成，根据我国航空发动机测试技术发展现状，以及与国外测试技术的差距与不足。提出系统性的建立和完善测试技术通用化、标准化、集成化的必要性，指出了航空发动机测试技术的自动化、智能化、系统化的发展趋势，展望未来，以期提高测试技术水平。
- 航空发动机及测试技术研究进展
- 作者： 刘兴松 王坤东 巩哲 来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 人工智能 计算机辅助测试 测试技术
- 描述： 针对航空发动机测试技术的主要特点，描述了测试技术的结构组成，根据我国航空发动机测试技术发展现状，以及与国外测试技术的差距与不足。提出系统性的建立和完善测试技术通用化、标准化、集成化的必要性，指出了航空发动机测试技术的自动化、智能化、系统化的发展趋势，展望未来，以期提高测试技术水平。
- 航空发动机及测试技术研究进展
- 作者： 刘兴松 王坤东 巩哲 来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 人工智能 计算机辅助测试 测试技术
- 描述： 针对航空发动机测试技术的主要特点，描述了测试技术的结构组成，根据我国航空发动机测试技术发展现状，以及与国外测试技术的差距与不足。提出系统性的建立和完善测试技术通用化、标准化、集成化的必要性，指出了航空发动机测试技术的自动化、智能化、系统化的发展趋势，展望未来，以期提高测试技术水平。
- 航空发动机及测试技术研究进展
- 作者： 刘兴松 王坤东 巩哲 来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 人工智能 计算机辅助测试 测试技术
- 描述： 针对航空发动机测试技术的主要特点，描述了测试技术的结构组成，根据我国航空发动机测试技术发展现状，以及与国外测试技术的差距与不足。提出系统性的建立和完善测试技术通用化、标准化、集成化的必要性，指出了航空发动机测试技术的自动化、智能化、系统化的发展趋势，展望未来，以期提高测试技术水平。
- EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
- 作者： 郭文军 张自来 陈丽君 来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： AR 多模态 故障诊断 液压泵 神经网络 EMD
- 描述： 针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题，开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的飞机液压泵智能化故障诊断研究。构建经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与自回归(Autoregressive, AR)相融合的深度特征提取方法，提升原始信号的隐层故障特征筛选能力；再将增强后的隐层特征与GRNN相结合进行神经网络训练，提升智能诊断模型的识别精度。实验结果表明，EMD-AR-GRNN智能诊断模型能快速、准确地诊断出液压泵各故障模态，对保障设备的安全运行，提升系统可靠性具有重要的意义。
- EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
- 作者： 郭文军 张自来 陈丽君 来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： AR 多模态 故障诊断 液压泵 神经网络 EMD
- 描述： 针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题，开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的飞机液压泵智能化故障诊断研究。构建经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与自回归(Autoregressive, AR)相融合的深度特征提取方法，提升原始信号的隐层故障特征筛选能力；再将增强后的隐层特征与GRNN相结合进行神经网络训练，提升智能诊断模型的识别精度。实验结果表明，EMD-AR-GRNN智能诊断模型能快速、准确地诊断出液压泵各故障模态，对保障设备的安全运行，提升系统可靠性具有重要的意义。
- 北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖创新中心研究员郭炳晖 聚焦AI两大瓶颈 助力新一代人工智能发展
- 作者： 刘斌 来源： 中国高新科技 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 北京航空航天大学 人工智能
- 描述： “忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，仿佛一夜之间我们生活中的诸多领域都在被人工智能改变着，甚至取而代之。从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等方向
- 北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖创新中心研究员郭炳晖 聚焦AI两大瓶颈 助力新一代人工智能发展
- 作者： 刘斌 来源： 中国高新科技 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 北京航空航天大学 人工智能
- 描述： “忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，仿佛一夜之间我们生活中的诸多领域都在被人工智能改变着，甚至取而代之。从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等方向