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- 基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断
- 作者： 冯东洋 姜春英 鲁墨武 叶长龙 李胜宇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN) 特征融合 飞机起落架液压系统 故障诊断 SVM) 粒子群优化支持向量机(PSO
- 描述： 针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低，深层故障特征提取困难的问题，提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络（TSFFCNN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）结合的起落架液压系统故障诊断模型。该
- 航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术
- 作者： 林桐 陈果 张全德 王洪伟 陈立波 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 灵敏度分析 滚动轴承 特征融合 状态评估
- 描述： 针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析
- 基于改进的SENet航空发动机振动预测
- 作者： 夏存江 詹于游 来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动 注意力机制 卷积神经网络 多参数融合 振动预测
- 描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。
- 基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型
- 作者： 毛浩英 孙有朝 李龙彪 晏传奇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度注意力机制 软阈值化 深度残差收缩网络 深度学习 故障风险预警
- 描述： 本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性
- 基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
- 作者： 庞梦洋 索中英 郑万泽 徐宇恒 包壮壮 黄林 来源： 航空动力学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 分类与回归树 GINI系数 故障诊断 属性约简 规则提取
- 描述： 规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
- 基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
- 作者： 庞梦洋 索中英 郑万泽 徐宇恒 包壮壮 黄林 来源： 航空动力学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 分类与回归树 GINI系数 故障诊断 属性约简 规则提取
- 描述： 规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
- 基于IPSO-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
- 作者： 皮骏 黄江博 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障诊断 改进粒子群优化算法 Elman神经网络 平均影响值
- 描述： 为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对
- 基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断
- 作者： 钟诗胜 李旭 张永健 来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航发动机 故障诊断 不均衡样本 深度置信网络 Adaboost.M1算法
- 描述： 在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不