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根据【关键词:
深度信念网络,故障诊断,正交试验法,粒子群算法,超参数优化,包线划分
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关键词
基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测
作者:
马玉猛
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
预测
燃油流量
粒子群算法
经验模态分解
描述:
提出了一种EMD与SVM的组合预测模型,对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理,应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解,得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中,采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化,最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证,结果表明:该组合模型可以有效地预测燃油流量,准确率较高,其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。
基于Multi-Agent的航空装备产业集聚区域供应链协同采购协商模型研究
作者:
汪明
来源:
贵州大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
供应链
Agent技术
粒子群算法
协商模型
描述:
基于Multi-Agent的航空装备产业集聚区域供应链协同采购协商模型研究
航空应急救援关键技术研究
作者:
王伟
来源:
吉林大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航路规划
人工势场
救援中心部署
粒子群算法
多目标多约束优化
Welzl算法
描述:
航空应急救援关键技术研究
基于盲源分离技术的航空发动机轴承
故障诊断
作者:
吴金钟
艾延廷
陈英涛
田晶
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
滚动轴承
故障诊断
盲源分离
描述:
滚动轴承是航空发动机转子系统中重要的支撑部件,其运行状态直接影响整台发动机的工作性能。介绍了基于盲源分离技术的滚动轴承振动信号分析与
故障诊断
方法,分析了滚动轴承典型故障机理。通过对某型航空发动机进行
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
航空发动机
故障诊断
与研究
作者:
李东辉
喻甲其
杨梅
来源:
设备管理与维修
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
故障诊断
发动机
描述:
作为航空设备的主要构成部分之一,航空发动机属于动力源泉。若航空发动机出现故障,会对航空设备性能及安全等造成影响。将航空发动机
故障诊断
技术作为主要研究对象,分析较为常用的诊断技术,并探究诊断技术的发展。
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
基于模糊诊断的航空电源车综合
故障诊断
技术
作者:
马智杰
许少波
来源:
电视技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空电源车
模糊综合判定
模糊理论
描述:
航空电源车是飞机地面电源保障必需装备,其工作性能与工作指标直接影响着飞机启动的成功与否。由于电源车内部结构复杂,涉及多个线路和影响源,因此在实际工作中,故障与征兆很难精确对应,只能凭借人为经验进行梳理排除。应用模糊理论诊断方法,建立故障模糊综合判定模型,其诊断结果具有普遍性、综合性,极大地提升了航空电源车复合性故障的快速定位排除效率和准确性。
基于多分类SVM的航空逆变器
故障诊断
作者:
陈丽晶
张尚田
单添敏
姚晓涵
曹亮
王景霖
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空逆变器
故障诊断
多分类支持向量机
描述:
航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要,但当前对于航空供电器的
故障诊断
的研究较少,无法为航空逆变器提供有效保障。因此,提出基于多分类支持向量机的
故障诊断
方法,对航空逆变器的多种故障
基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍
故障诊断
作者:
张小龙
汪曦
于晓光
薛政坤
崔芷宁
吕佳文
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
故障诊断
LSTM神经网络
VMD
描述:
Decomposition, VMD)-长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型的智能
故障诊断
方法。首先,利用遗传算法对VMD的模态分量k值和惩罚因子α进行参数优化;然后
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