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根据【关键词:
民航发动机,信息融合,非线性气路分析,故障诊断,部件级建模
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关键词
航空发动机数据驱动法气路
故障诊断
研究进展
作者:
夏存江
詹于游
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
气路故障
数据驱动
航空发动机
故障诊断
描述:
航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环,因此为保障飞行安全需避免气路故障,并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展,基于数据驱动的方法在气路
故障诊断
中也具有越来越重要
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
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:
传统的机械
故障诊断
方法需要将采集的故障波信号进行信号处理,再结合神经网络进行特征提取与分类,不仅流程复杂、耗费时间,而且识别准确率不高。针对此问题,采用一维卷积神经网络(one
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:
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
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