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- 基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断
- 作者： 白杰 张正 王伟 孙晓楠 来源： 机床与液压 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波变换 容错控制 神经网络 改进粒子群优化算法 传感器
- 描述： 航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础
- 飞机完好率预测仿真研究
- 作者： 孙璐璐 滕曰 黄锐 来源： 兵器装备工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动 支持向量机 时间序列预测 飞机完好率 神经网络
- 描述： 利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明
- 航空平台地磁矢量匹配导航算法研究进展
- 作者： 陈棣湘 陈卓 张琦 潘孟春 来源： 中国测试 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 匹配导航算法 模式识别 地磁矢量 神经网络 航空平台
- 描述： ，提出进一步提升算法的精度和鲁棒性、发展基于机器学习的地磁矢量匹配导航方法、推动无人机等新型航空平台地磁矢量导航技术发展等后续研究方向，意在促进航空地磁矢量导航技术的进一步发展。
- 基于神经网络的民航客运量的预测研究
- 作者： 唐甜甜 张佳明 姜为 王海 来源： 现代计算机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： BP模型 民航客运量 预测分析 神经网络 ARIMA模型
- 描述： 为准确预测民航客运量，解决传统模型无法精准捕捉不稳定客运量的波动问题，选取更可靠的BP模型，以此挖取数据的非线性以及非平稳特征和规律。针对近17年的时间序列民航客运量进行预测研究，构建BP神经网络
- 基于自适应遗传优化神经网络的航空装备故障诊断
- 作者： 王成刚 张大为 李建海 来源： 电子测量技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障诊断 飞行控制盒 神经网络 自适应遗传算法 电气控制盒
- 描述： 针对改进反向传播神经网络在航空装备故障诊断中存在的缺陷和不足，将自适应遗传算法与改进反向传播算法相结合构成混合算法用以训练人工神经网络。以改进反向传播神经网络的初始权值空间为切入点，利用改进遗传操作
- 航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究
- 作者： 黄梦婵 钟杰 苗强 来源： 航空科学技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 不确定性分析 飞行参数 神经网络 置信度 航空器
- 描述： 为了提高航空器的安全性能，需量化飞参预测过程中的不确定性，因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据，采用卷积神经网络开发预测算法，对选定的飞参数据进行预处理和训练
- 基于双隐藏层BP网络的民用飞机载荷监测方法研究
- 作者： 何超杰 朱林刚 黄勇 喻文 陆琪 来源： 机械设计与制造工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析 代理模型 载荷监测 民用飞机 神经网络
- 描述： 为提高民用飞机载荷监测精度和效率，提出了一种基于神经网络代理模型的民用飞机载荷监测方法。基于主成分分析和双隐藏层BP神经网络，构建了某型号飞机翼根剪力和平尾根部扭矩的代理模型，并和载荷试飞数据对比以
- 航空发动机涡轮榫接结构虚拟试验技术
- 作者： 黄宏扬 胡殿印 赵炎 陈高翔 鄢林 潘锦超 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 可视化 Kalman滤波 涡轮榫接 虚拟试验 神经网络
- 描述： (nonlinear auto regressive model with exogenous inputs)神经网络模型，开展位移初步预测；在此基础上采用Kalman滤波引入实测数据对预测状态进行修正
- 基于频域特征的航空轴承智能诊断
- 作者： 李宏宇 苏越 陈康 王俨剀 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 滚动轴承 故障诊断 双向循环长短期记忆网络 神经网络
- 描述： 针对航空发动机滚动轴承的故障诊断，提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理，仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征，将其作为双向循环长短期记忆网络（BiLSTM）模型的输入，可对内圈故障、外圈故障、滚动体故障及每种故障所对应3种不同的故障程度进行诊断。该模型不仅弥补完全由原始振动信号输入导致输入数据冗长，特征不明显等缺点，也弥补由人工提取振动特征来进行故障诊断的不确定性。在滚动轴承公开数据集上进行实验，结果表明故障识别的准确度达到99.8%以上。搭建航空轴承实验器来对方法与模型进行检验。基于频域特征的双向循环长短期记忆网络模型能够更准确地对轴承进行故障诊断，所提方法对于航空发动机滚动轴承故障诊断具有重要工程价值。