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根据【关键词:
精准性,大数据分析,故障诊断,民航飞行控制系统
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关键词
多尺度特征组合优化的航空液压管路
故障诊断
作者:
薛政坤
汪曦
于晓光
王宠
刘思远
张景博
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
变分模态分解
故障诊断
航空液压管路
优化多尺度散布熵
描述:
为根据管路振动信号准确识别故障类型,提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路
故障诊断
方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数,实现管路振动信号的优化分解,选取最佳模态分量信号进行重构,重构后的信号
基于SVM专家系统的航空装备
故障诊断
研究
作者:
郭丽
张娟
来源:
长沙航空职业技术学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
专家系统
故障诊断
SVM
频综器单元
描述:
针对航空装备修理故障种类多,样本数量少、不均衡等特点,以某型飞机频综器单元为研究对象,提出了基于规则和支持向量机(SVM)的专家系统推理机构建方法,实现了对频综器单元电路板级故障的自动诊断。实测数据样本验证以及实验仿真结果表明,该专家系统
故障诊断
准确率超过90%。
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
作者:
赵舒安
来源:
重庆邮电大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
时间序列
航空发动机
故障诊断
剩余使用寿命预测
描述:
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
作者:
赵舒安
来源:
重庆邮电大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
时间序列
航空发动机
故障诊断
剩余使用寿命预测
描述:
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
基于深度学习的航空发动机齿轮
故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
故障诊断
。试验与分析结果表明:采用该神经网络模型对齿轮进行分类,其准确率可达80%,相较于采用传统的前馈神经网络63.9%的识别准确率,提高了
1
5.07%;与采用支持向量机(support vector
基于GA-BRBPNN的航空自耦变压整流器
故障诊断
方法
作者:
董慧芬
郑坤
杨占刚
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
贝叶斯正则化
遗传算法
BP神经网络
故障诊断
航空自耦变压整流器
描述:
反向传播神经网络(Bayesian regularisation back propagation neural network, BRBPNN)相结合的
故障诊断
识别方法。首先,实现ATRU故障仿真,以时频分析方式
民航空管传输业务
故障诊断
系统的设计与实现探究
作者:
罗朝辉
来源:
科技创新与应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
传输业务
实现策略
民航空管
系统设计
描述:
文章首先分析
故障诊断
系统在性能、功能方面的需求,在此基础上提出一个可执行性高、完整的设计方案,在规划设计系统功能时,针对各个功能构建程序流程图,这是系统功能实现的重要基础。结合系统需求分析及设计情况,建立并实现空管传输业务
故障诊断
系统,该系统的功能主要表现在
故障诊断
与数据库维修、系统登录、留言板等上。
多尺度能量熵与优化极限学习机的航空液压管路
故障诊断
方法
作者:
薛政坤
汪曦
于晓光
王宠
张小龙
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多尺度能量熵
极限学习机
故障诊断
航空液压管路
局部均值分解
描述:
Machine, ELM)的航空液压管路
故障诊断
方法。首先,采用局域均值分解方法将采集的振动信号自适应分解;其次,综合考虑相关系数-能量比准则,选取最佳PF分量;最后,计算最佳分量的多尺度能量熵,选取合适
航空电子系统平台
故障诊断
技术的研究
作者:
段海军
张峰
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多点采集
故障诊断
综合诊断
故障模型
航空电子系统
描述:
,准确定位故障单元。并对
故障诊断
模型进行验证,结果表明
故障诊断
模型能够准确的定位故障单元,提高了航空电子系统的维护性。
基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承
故障诊断
方法
作者:
李泽东
李志农
陶俊勇
毛清华
张旭辉
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力增强卷积
深度卷积神经网络
特征融合
故障诊断
航空发动机滚动轴承
描述:
针对现有基于深度卷积神经网络的
故障诊断
方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种
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