关键词
多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断
作者: 薛政坤   汪曦   于晓光   王宠   刘思远   张景博   来源: 机床与液压 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 变分模态分解   故障诊断   航空液压管路   优化多尺度散布熵  
描述: 为根据管路振动信号准确识别故障类型,提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数,实现管路振动信号的优化分解,选取最佳模态分量信号进行重构,重构后的信号
基于SVM专家系统的航空装备故障诊断研究
作者: 郭丽   张娟   来源: 长沙航空职业技术学院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 专家系统   故障诊断   SVM   频综器单元  
描述: 针对航空装备修理故障种类多,样本数量少、不均衡等特点,以某型飞机频综器单元为研究对象,提出了基于规则和支持向量机(SVM)的专家系统推理机构建方法,实现了对频综器单元电路板级故障的自动诊断。实测数据样本验证以及实验仿真结果表明,该专家系统故障诊断准确率超过90%。
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及故障诊断研究
作者: 赵舒安   来源: 重庆邮电大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 时间序列   航空发动机   故障诊断   剩余使用寿命预测  
描述: 基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及故障诊断研究
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及故障诊断研究
作者: 赵舒安   来源: 重庆邮电大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 时间序列   航空发动机   故障诊断   剩余使用寿命预测  
描述: 基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及故障诊断研究
基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
作者: 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: 故障诊断。试验与分析结果表明:采用该神经网络模型对齿轮进行分类,其准确率可达80%,相较于采用传统的前馈神经网络63.9%的识别准确率,提高了15.07%;与采用支持向量机(support vector
基于GA-BRBPNN的航空自耦变压整流器故障诊断方法
作者: 董慧芬   郑坤   杨占刚   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 贝叶斯正则化   遗传算法   BP神经网络   故障诊断   航空自耦变压整流器  
描述: 反向传播神经网络(Bayesian regularisation back propagation neural network, BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。首先,实现ATRU故障仿真,以时频分析方式
民航空管传输业务故障诊断系统的设计与实现探究
作者: 罗朝辉   来源: 科技创新与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   传输业务   实现策略   民航空管   系统设计  
描述: 文章首先分析故障诊断系统在性能、功能方面的需求,在此基础上提出一个可执行性高、完整的设计方案,在规划设计系统功能时,针对各个功能构建程序流程图,这是系统功能实现的重要基础。结合系统需求分析及设计情况,建立并实现空管传输业务故障诊断系统,该系统的功能主要表现在故障诊断与数据库维修、系统登录、留言板等上。
多尺度能量熵与优化极限学习机的航空液压管路故障诊断方法
作者: 薛政坤   汪曦   于晓光   王宠   张小龙   来源: 液压与气动 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 多尺度能量熵   极限学习机   故障诊断   航空液压管路   局部均值分解  
描述: Machine, ELM)的航空液压管路故障诊断方法。首先,采用局域均值分解方法将采集的振动信号自适应分解;其次,综合考虑相关系数-能量比准则,选取最佳PF分量;最后,计算最佳分量的多尺度能量熵,选取合适
航空电子系统平台故障诊断技术的研究
作者: 段海军   张峰   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 多点采集   故障诊断   综合诊断   故障模型   航空电子系统  
描述: ,准确定位故障单元。并对故障诊断模型进行验证,结果表明故障诊断模型能够准确的定位故障单元,提高了航空电子系统的维护性。
基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
作者: 李泽东   李志农   陶俊勇   毛清华   张旭辉   来源: 兵工学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力增强卷积   深度卷积神经网络   特征融合   故障诊断   航空发动机滚动轴承  
描述: 针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种
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