基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究

作者： 王潇雅   崔江   唐军祥   叶纪青   来源： 机械制造与自动化 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： 航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器故障诊断领域。以航空三级式发电机为例,分析了旋转整流器的故障模式,在Matlab/Simulink中建立发电机模型并模拟旋转整流器故障模式。实验结果表明,极限学习机具有较高的诊断精度。与传统的故障诊断方法相比,它具有更优的诊断效率。

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

作者： 崔建国   刘宏伟   陶书弘   于明月   高阳   来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极限学习机   故障诊断   小波包  

描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。

无人驾驶航空器管理要“尽量的放、必要的管、更多的服”

作者： 本报评论员   来源： 中国民航报 年份： 2018 文献类型 ： 报纸 关键词： 企业和社会   局本   行业管理部门   简政放权   无人驾驶   区域影响   减法   事后监管   环境监测   航空器  

描述： 《民用无人驾驶航空器经营性飞行活动管理办法（暂行）》日前正式发布，这是民航局本着“放管服”的原则，为政府权力做“减法”，为无人驾驶航空器行业发展提供良好市场环境和发展空间的一项重要举措。《办法》的发布不仅将便于企业获得许可、更好地开展经营，更将有利于这一?

全文：《民用无人驾驶航空器经营性飞行活动管理办法（暂行）》日前正式发布，这是民航局本着“放管服”的原则，为政府权力做“减法”，为无人驾驶航空器行业发展提供良好市场环境和发展空间的一项重要举措。《办法》的发布不仅将便于企业获得许可、更好地开展经营，更将有利于这一?

预腐蚀航空铝合金疲劳失效及寿命预测研究

作者： 张祺   来源： 中国民航大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 寿命预测   数字图像相关方法   铝合金   疲劳  

描述： 预腐蚀航空铝合金疲劳失效及寿命预测研究

基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究

作者： 崔江   唐军祥   张卓然   龚春英   王莉   来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   思维进化算法   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： 航空发电机在现代多电和全电飞机的发展中将发挥越来越重要的作用,其重要部件的可靠性也是未来研究的重点。该文针对目前航空发电机旋转整流器(aerospace generator rotating rectifier,AGRR)的故障分类问题,提出了一种基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的极限学习机快速分类技术。该方法通过MEA算法优化极限学习机的训练参数,以获取优化的识别模型,并将其应用于AGRR的故障分类中,取得了很好的效果。仿真和实验结果表明,经过优化的极限学习机与现有分类方法相比,具有很好的诊断性能和较高的分类速度。因此,该方法适合用于航空发电机旋转整流器的故障快速诊断和定位。

航空故障电弧的试验装置及诊断技术研究

作者： 熊翔   来源： 大连理工大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 极限学习机   试验装置   故障诊断   航空故障电弧   LabVIEW  

描述： 航空故障电弧的试验装置及诊断技术研究

基于光纤光栅的飞机结构损伤识别方法研究

作者： 张善好   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 极限学习机   组合神经网络   飞机复合材料结构   广义回归神经网络   损伤识别  

描述： 基于光纤光栅的飞机结构损伤识别方法研究

飞行器关键部件可靠性建模与评估方法研究

作者： 师璐   来源： 西安理工大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 多源信息融合   退化建模   寿命预测   参数估计   高长产品  

描述： 飞行器关键部件可靠性建模与评估方法研究

多轴载荷下航空结构疲劳寿命分析

作者： 马笑笑   来源： 南京航空航天大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 多轴疲劳   寿命预测   飞机起落架   非比例度   临界面法  

描述： 多轴载荷下航空结构疲劳寿命分析

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。