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- 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
- 战斗机飞行员颈部疲劳损伤评估
- 作者： 葛祥雨 李佳轩 周前祥 柳忠起 来源： 航天医学与医学工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 颈部疲劳损伤 飞行头盔 多尺度熵 sEMG
- 描述： ),分量3(F=4.368,P=0.023),分量4(F=42.527,P=0.000)和分量6(F=14.628,P=0.000)容易受头盔质量特性的影响。结论利用变分模态分解后的模态分量的多尺度熵,能较为合理地进行颈部肌肉疲劳损伤分类,可为飞行员颈部损伤的评估提供一定的方法支持。
- 战斗机飞行员颈部疲劳损伤评估
- 作者： 葛祥雨 李佳轩 周前祥 柳忠起 来源： 航天医学与医学工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 颈部疲劳损伤 飞行头盔 多尺度熵 sEMG
- 描述： ),分量3(F=4.368,P=0.023),分量4(F=42.527,P=0.000)和分量6(F=14.628,P=0.000)容易受头盔质量特性的影响。结论利用变分模态分解后的模态分量的多尺度熵,能较为合理地进行颈部肌肉疲劳损伤分类,可为飞行员颈部损伤的评估提供一定的方法支持。
- 空客A330飞机IDG故障分析
- 作者： 彭明玉 来源： 内燃机与配件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 颈部疲劳损伤 飞行头盔 多尺度熵 sEMG
- 描述： 本文简要介绍了空客A330飞机整体驱动发电机(IDG)的工作原理,并结合具体案例分析空客A330整体驱动发电机容易产生的故障及其原因。
- 战斗机飞行员颈部疲劳损伤评估
- 作者： 葛祥雨 李佳轩 周前祥 柳忠起 来源： 航天医学与医学工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 颈部疲劳损伤 飞行头盔 多尺度熵 sEMG
- 描述： ),分量3(F=4.368,P=0.023),分量4(F=42.527,P=0.000)和分量6(F=14.628,P=0.000)容易受头盔质量特性的影响。结论利用变分模态分解后的模态分量的多尺度熵,能较为合理地进行颈部肌肉疲劳损伤分类,可为飞行员颈部损伤的评估提供一定的方法支持。
- 战斗机飞行员颈部疲劳损伤评估
- 作者： 葛祥雨 李佳轩 周前祥 柳忠起 来源： 航天医学与医学工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 颈部疲劳损伤 飞行头盔 多尺度熵 sEMG
- 描述： ),分量3(F=4.368,P=0.023),分量4(F=42.527,P=0.000)和分量6(F=14.628,P=0.000)容易受头盔质量特性的影响。结论利用变分模态分解后的模态分量的多尺度熵,能较为合理地进行颈部肌肉疲劳损伤分类,可为飞行员颈部损伤的评估提供一定的方法支持。
- 空客A330飞机IDG故障分析
- 作者： 彭明玉 来源： 内燃机与配件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 颈部疲劳损伤 飞行头盔 多尺度熵 sEMG
- 描述： 本文简要介绍了空客A330飞机整体驱动发电机(IDG)的工作原理,并结合具体案例分析空客A330整体驱动发电机容易产生的故障及其原因。
- 基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测
- 作者： 后麒麟 曹亮 单添敏 王景霖 沈勇 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 锂电池 粒子群优化 回声状态网络 间接健康指标 剩余使用寿命预测
- 描述： 航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标，建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化，建立退化预测模型，实现锂电池RUL预测，解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明，该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。
- 基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测
- 作者： 后麒麟 曹亮 单添敏 王景霖 沈勇 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 锂电池 粒子群优化 回声状态网络 间接健康指标 剩余使用寿命预测
- 描述： 航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标，建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化，建立退化预测模型，实现锂电池RUL预测，解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明，该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。