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- 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。
- 飞机发电机故障诊断的多特征参数组合分析
- 作者： 钱伟 王海斌 杨江 冯斌 来源： 测控技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波变换 故障特征 飞机发电机 神经网络
- 描述： 值,构建神经网络进行故障判定,选用不同的振动特征参数组合对检验样本进行验证以期获得指向性较好的飞机发电机故障特征参数。诊断结果表明,利用RBF网络对发电机故障诊断,采用基于幅值域的特征参数峭度指标、峰值因子
- 基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法
- 作者： 詹韧 张登成 郑无计 来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析法 S检验法 飞机燃油消耗 神经网络 k
- 描述： 针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析
- 基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法
- 作者： 詹韧 张登成 郑无计 来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析法 S检验法 飞机燃油消耗 神经网络 k
- 描述： 针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析
- 基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法
- 作者： 詹韧 张登成 郑无计 来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析法 S检验法 飞机燃油消耗 神经网络 k
- 描述： 针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析
- 元胞自动机模型在航空发动机故障诊断中的应用
- 作者： 郭宏志 李帅 赵理 来源： 测控技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障诊断 元胞自动机 故障模式
- 描述： 航空发动机一般在高温、高压和高速转动的状态下工作,因此很难获取其全生命周期试验数据。针对无完整生命周期数据的小样本集合进行设计,提出一种基于元胞自动机的航空发动机故障诊断方法,该方法在获取发动机故障
- 基于IETM的航空装备故障诊断
- 作者： 郭杨翘楚 欧阳成 来源： 测控技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障诊断 交互式电子技术手册(IETM) 故障隔离程序 故障模式
- 描述： 航空装备维护保障是航空产品全生命周期中的一个重要阶段。基于S1000D标准,通过对复杂的航空装备故障隔离程序的分析,确定故障诊断模型,并根据故障隔离Schema结构以及Fault信息集,给出了故障
- 基于IETM的航空装备故障诊断
- 作者： 郭杨翘楚 欧阳成 来源： 测控技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障诊断 交互式电子技术手册(IETM) 故障隔离程序 故障模式
- 描述： 航空装备维护保障是航空产品全生命周期中的一个重要阶段。基于S1000D标准,通过对复杂的航空装备故障隔离程序的分析,确定故障诊断模型,并根据故障隔离Schema结构以及Fault信息集,给出了故障