关键词
基于D-S证据理论的航空发动机气路故障融合诊断
作者: 李小林   屈卫东   来源: 第37届中国控制会议 年份: 2018 文献类型 : 会议论文 关键词: 支持向量机   D   融合诊断   故障诊断   气路   S证据理论   神经网络  
描述: 基于D-S证据理论的航空发动机气路故障融合诊断
作者: 刘科文     乐洪博     王宇宁     谢大叶   来源: 新技术新工艺 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 代理模型   微动磨损   导线   峰值载荷   神经网络   振动试验  
描述:
航空发动机智能优化控制
作者: 张军锋   来源: 南京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 智能控制     PID控制     航空发动机     遗传算法     神经网络   免疫反馈     智能优化    
描述: 航空发动机是一个结构复杂、非线性强的多变量控制对象,在飞行包线内宽广的范围内工作,其模型具有不确定性和时变性,而传统的基于受控对象数学模型设计控制策略的方法,难以对这种复杂对象进行有效控制,PID控制由于它物理意义明确,而且结构简单、调整方便,所以在实际的
航空发动机整机振动故障诊断技术研究
作者: 王志   来源: 沈阳航空工业学院 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 整机振动   故障方程   航空发动机   故障诊断   频谱分析   神经网络  
描述: 振动测试及信号分析技术,系统地研究了三种航空发动机整机振动故障诊断方法,即基于频谱分析的故障诊断方法,基于神经网络的故障诊断方法以及基于故障方程的故障诊断方法。通过对航空发动机整机振动信号进行
航空发动机自适应建模及故障诊断
作者: 赵世荣   来源: 南京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   故障诊断平台   信息融合   神经网络   综合故障诊断   自适应建模  
描述: 成为必要和可能。本文针对航空发动机综合故障诊断中的三个关键技术展开研究,包括基于实际测量数据的自适应建模技术、应用神经网络信息融合技术诊断航空发动机气路部件故障以及双核多用途高性能嵌入式故障诊断平台的设计开发及
基于信息融合技术的航空发动机故障诊断
作者: 赵鹏   来源: 西北工业大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 信息融合   D   故障诊断   发动机   S证据理论   神经网络  
描述: 技术的发动机故障诊断模型和方法,并在此基础上,提出和分析了基于人工神经网络和D-S证据理论的信息融合故障诊断,研究了神经网络的建模方法、组建原则和实现策略,并结合诊断实例进行了分析;提出了基于D-S
基于神经网络的航空发动机PID控制
作者: 杨华   来源: 西北工业大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 解耦   RBF网络   航空发动机控制   神经网络   鲁棒性   PID控制  
描述: 航空发动机是一种工作机理复杂、非线性强的控制对象,所以使许多现代控制理论在应用上都受到了限制。而神经网络是一种基本上不依赖于模型的数学工具,具有较强的学习能力和自适应能力,适合于像发动机这样具有
航空发动机零部件的试验模态分析及应用
作者: 徐一鸣   来源: 中国民用航空学院 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 试验模态分析   航空发动机   神经网络   损伤识别   发动机零部件   模态参数  
描述: 航空发动机零部件的动态特性及其变化对于发动机整体性能及安全性有很大的影响。因此对发动机零部件进行试验模态分析,并通过其模态参数的变化进行零部件的损伤缺陷诊断,是一种有意义并有工程应用前景的方法。 任何一个机械系统,总可以建立一个以质量、刚度、
智能化故障诊断方法及其在航空维修中的应用
作者: 金林   来源: 西北工业大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 故障诊断   动态权值   神经网络   模糊逻辑   航空维修   航空器  
描述: 航空维修对航空器使用的安全性、有效性和经济性有重大影响。长期以来航空维修的故障诊断主要是由人工完成的,不能适应我国航空事业发展的需要。本文对最近发展起来的智能化故障诊断方法进行了详细的分析与研究,并将其应用于航空维修。主要工作如下: 1.对航空
航空编队飞行中的智能优化控制技术
作者: Ahmed   Mokhtar   Eldamarawy   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 输出反馈控制   遗传算法   智能优化控制   自适应飞行控制   神经网络   编队飞行  
描述: 了一种自适应智能编队飞行控制器,其中包括:坐标变换、计算和应用于所设计的编队控制器中的智能监控技术。这种已使用的新型智能监控技术采用遗传算法和神经网络为主要技术工具。事实上,编队飞行控制器的目标是在
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