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根据【关键词:
数据驱动,故障诊断,航空装备管理,健康管理,状态监测,健康预测
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关键词
基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
作者:
张一鸣
刘晓锋
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
数据驱动
集成学习
特征提取
寿命预测
深度学习
描述:
基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
作者:
张一鸣
刘晓锋
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
数据驱动
集成学习
特征提取
寿命预测
深度学习
描述:
基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍
故障诊断
作者:
张小龙
汪曦
于晓光
薛政坤
崔芷宁
吕佳文
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
故障诊断
LSTM神经网络
VMD
描述:
Decomposition, VMD)-长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型的智能
故障诊断
方法。首先,利用遗传算法对VMD的模态分量k值和惩罚因子α进行参数优化;然后
基于盲源分离技术的航空发动机轴承
故障诊断
作者:
吴金钟
艾延廷
陈英涛
田晶
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
滚动轴承
故障诊断
盲源分离
描述:
滚动轴承是航空发动机转子系统中重要的支撑部件,其运行状态直接影响整台发动机的工作性能。介绍了基于盲源分离技术的滚动轴承振动信号分析与
故障诊断
方法,分析了滚动轴承典型故障机理。通过对某型航空发动机进行
基于模糊诊断的航空电源车综合
故障诊断
技术
作者:
马智杰
许少波
来源:
电视技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空电源车
模糊综合判定
模糊理论
描述:
航空电源车是飞机地面电源保障必需装备,其工作性能与工作指标直接影响着飞机启动的成功与否。由于电源车内部结构复杂,涉及多个线路和影响源,因此在实际工作中,故障与征兆很难精确对应,只能凭借人为经验进行梳理排除。应用模糊理论诊断方法,建立故障模糊综合判定模型,其诊断结果具有普遍性、综合性,极大地提升了航空电源车复合性故障的快速定位排除效率和准确性。
航空发动机
故障诊断
与研究
作者:
李东辉
喻甲其
杨梅
来源:
设备管理与维修
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
故障诊断
发动机
描述:
作为航空设备的主要构成部分之一,航空发动机属于动力源泉。若航空发动机出现故障,会对航空设备性能及安全等造成影响。将航空发动机
故障诊断
技术作为主要研究对象,分析较为常用的诊断技术,并探究诊断技术的发展。
基于多分类SVM的航空逆变器
故障诊断
作者:
陈丽晶
张尚田
单添敏
姚晓涵
曹亮
王景霖
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空逆变器
故障诊断
多分类支持向量机
描述:
航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要,但当前对于航空供电器的
故障诊断
的研究较少,无法为航空逆变器提供有效保障。因此,提出基于多分类支持向量机的
故障诊断
方法,对航空逆变器的多种
基于GSP仿真和SDAE的航空发动机
故障诊断
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
蔺瑞管
来源:
航空发动机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
燃气涡轮发动机性能仿真软件
航空发动机
故障诊断
堆栈降噪自编码器
描述:
为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机
故障诊断
方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障
基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振
故障诊断
的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振
故障诊断
的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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