关键词
基于航空交流故障电弧标准的电弧仿真研究
作者: 孟驰华   马娅娜   韦清瀚   杨昌   来源: 测控技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   特性分析   模型优化策略   电弧标准   航空交流故障电弧  
描述: 随着飞机多电全电技术的迅猛发展,电力系统在飞机中的重要程度不断提升,而电弧故障是航空电力系统多发的一类电气故障,会引起飞机火灾,轻则烧毁线路,重则引起飞机坠毁。因此,航空交流故障电弧的研究对保障飞机电力系统的安全十分重要。针对传统航空交流故障电弧模型种类单一、难以准确模拟真实故障电弧的特点,基于航空交流故障电弧试验标准下点接触电极、点接触截断和松动接线柱试验中得到的故障电弧电压、电流特性进行分析后,提出模型改进方法,形成航空交流电弧仿真优化策略,从而涵盖所提航空交流电弧试验标准下的故障电弧特性。通过MATLAB/Simulink完成了电弧模型的搭建,对电弧数据及模型仿真结果进行特征量提取及比较,验证了航空交流故障电弧模型仿真策略和方法的有效性。
基于深度学习网络的飞机目标识别与分类研究
作者: 马俊成   来源: 河北工业大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 特征提取   CNN   传统分类方法   迁移学习   飞机目标图像  
描述: 基于深度学习网络的飞机目标识别与分类研究
航空机载设备电机轴承可靠性评估与寿命预测
作者: 刘璐   来源: 河南科技大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 主成分分析   滚动轴承   特征提取   寿命预测   可靠性  
描述: 航空机载设备电机轴承可靠性评估与寿命预测
基于数据驱动的航空发动机故障诊断及性能参数预测
作者: 蒋继鹏   来源: 南京航空航天大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   性能参数预测   特征提取   故障诊断   核极限学习机  
描述: 基于数据驱动的航空发动机故障诊断及性能参数预测
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.
基于深度特征挖掘的民航发动机气路故障诊断技术研究
作者: 付松   来源: 哈尔滨工业大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 民航发动机   特征提取   卷积神经网络   故障诊断   堆叠去噪自动编码器  
描述: 基于深度特征挖掘的民航发动机气路故障诊断技术研究
基于深度学习的航空发动机异常检测方法研究
作者: 张光耀   来源: 哈尔滨工业大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   特征提取   深度学习   健康管理   异常检测  
描述: 基于深度学习的航空发动机异常检测方法研究
大型航空曲面零构件面形激光辅助视觉测量关键技术
作者: 张洋   来源: 大连理工大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 复合式测量   双目视觉   特征提取   大型零件   三维标定  
描述: 大型航空曲面零构件面形激光辅助视觉测量关键技术
基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
作者: 杨阳   张建超   项洋   陆海鹰   来源: 航空动力学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 叶尖间隙   特征提取   机器学习   零维仿真   空气系统  
描述: 问题,通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
面向航空构件典型特征的三维激光测量技术研究
作者: 李想   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 特征提取   点云模型   激光测量   多线激光匹配   零件特征  
描述: 面向航空构件典型特征的三维激光测量技术研究
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