航空发动机智能故障诊断系统关键技术研究

作者： 蒋帅   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   遗传算法   BP神经网络   故障诊断   模糊专家系统  

描述： 率高、诊断精度低的缺点。针对上述问题，本文首先将实时下传的飞行参数和故障报文相结合，设计实现了基于“神经网络＋模糊专家系统”分级诊断的航空发动机智能故障诊断系统结构及其关键技术解决方案。神经网络通过对

基于数模联合驱动的航空发动机转子系统滚动轴承故障诊断

作者： 胡伟钧     李道全     胡继军     苏哲磊   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   滚动轴承   特征提取   故障诊断   数模联合  

描述： 基于数模联合驱动的航空发动机转子系统滚动轴承故障诊断

航空发动机振动检测与并行神经网络故障诊断方法研究

作者： 王磊   来源： 中国机械 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 加速度传感器   航空发动机   故障诊断   并行神经网络   振动检测  

描述： 航空发动机振动检测与并行神经网络故障诊断方法研究

基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究

作者： 胡兰     欧阳华     栗娜娜   来源： 内燃机与配件 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   振动分析   故障诊断   装配试车   信号处理  

描述： 基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

作者： 陆志强   胡鑫铭   朱宏伟   来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态调度   机器学习   飞机移动生产线   局部前瞻搜索   支持向量数据描述  

描述： 飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

作者： 陆志强   胡鑫铭   朱宏伟   来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态调度   机器学习   飞机移动生产线   局部前瞻搜索   支持向量数据描述  

描述： 飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法

改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用

作者： 郑波   马昕   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   自适应检测响应   故障诊断   自适应继承   PSO算法   Kohonen网络  

描述： 针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高

基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断

作者： 陈虹潞   黄向华   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  

描述： 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构

基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法

作者： 张振良   何荣荣   张鉴靓   来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 多工况   航空发动机   故障诊断   故障传播   气源系统   符号有向图   云模型  

描述： 针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题，提出了基于云模型符号有向图（SDG）的发动机多工况故障诊断方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理，应用故障关联矩阵进行相容通路的推理

基于重加权谱峭度方法的航空发动机故障诊断

作者： 张忠强   张新   王家序   刘治汶   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   快速谱峭度   故障诊断   滤波器参数   重加权谱峭度   重加权峭度  

描述： 。仿真信号分析结果显示，在强冲击干扰下重加权谱峭度方法仍能选择有效滤波器参数，提取到周期性故障冲击。通过在航空发动机附齿轮箱中轴承故障诊断中的应用以及与常见方法的对比分析，进一步验证了重加权谱峭度方法的有效性与优势。