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根据【关键词:粒子群优化,故障诊断,燃油调节器,神经网络,建模 】搜索到相关结果 9 条
航空发动机气路故障诊断 的SANNWA-PF算法
作者:
许梦阳
黄金泉
鲁峰
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
自适应
粒子滤波
神经网络
非高斯噪声
描述:
针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断 的自适应神经网络 权值调整粒子滤波(SANNWA-PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用
航空发动机整机周向平均稳态仿真方法
作者:
金东海
梁栋
刘晓恒
张健成
王森
周成华
戴宇辰
桂幸民
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
周向平均
建模
准三维
整机仿真
描述:
模型、基于机器学习的压气机展向分布损失模型和基于理论分析的周向不均匀性模型等,并完成了燃烧室的准三维建模 ,最终实现了航空发动机整机准三维稳态仿真。利用本文发展的整机周向平均稳态准三维仿真程序CAM完成
航空活塞式发动机瞬态空燃比控制仿真研究
作者:
胡春明
毕延飞
王齐英
仲伟军
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
模型预测控制
航空活塞式发动机
空燃比控制
神经网络
过渡工况
描述:
针对航空活塞式直喷发动机瞬态空燃比难以精确控制、动态超调大等问题,采用基于改进的粒子群优化算法和Elman神经网络 (VPSO-Elman网络)的模型预测控制算法对发动机过渡工况空燃比进行控制。在实验
基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
作者:
项德威
郑前钢
张海波
陈铖
房娟
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应
基线模型
神经网络
推进系统矩阵
机载稳态模型
描述:
为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型,提出一种基于神经网络 和推进系统矩阵相融合(NN-PSM)的机载自适应稳态模型建模 方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机
基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
作者:
项德威
郑前钢
张海波
陈铖
房娟
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应
基线模型
神经网络
推进系统矩阵
机载稳态模型
描述:
为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型,提出一种基于神经网络 和推进系统矩阵相融合(NN-PSM)的机载自适应稳态模型建模 方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机
基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
作者:
庞梦洋
索中英
郑万泽
徐宇恒
包壮壮
黄林
来源:
航空动力学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
分类与回归树
GINI系数
故障诊断
属性约简
规则提取
描述:
规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断 ,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断 算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
作者:
庞梦洋
索中英
郑万泽
徐宇恒
包壮壮
黄林
来源:
航空动力学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
分类与回归树
GINI系数
故障诊断
属性约简
规则提取
描述:
规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断 ,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断 算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断
作者:
钟诗胜
李旭
张永健
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
故障诊断
不均衡样本
深度置信网络
Adaboost.M1算法
描述:
在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断 模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不
基于IPSO-Elman神经网络 的航空发动机故障诊断
作者:
皮骏
黄江博
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进粒子群优化算法
Elman神经网络
平均影响值
描述:
为提高航空发动机故障诊断 的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络 对航空发动机故障诊断 的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络 的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对