关键词
飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究
作者: 张元峰   郝世勇   于春风   来源: 设备管理与维修 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   飞机电源系统   状态监测  
描述: 结合状态监测与故障诊断技术的原理、方法及关键点,分析飞机电源系统故障特点,梳理飞机电源系统故障监测与预测技术的发展及研究现状,飞机电源系统故障监测与预测技术未来发展趋势。电源系统BIT技术、旋转电机定转子故障及电子电路故障预测技术,在飞机电源系统故障预测领域的发展和广泛应用。
基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法
作者: 杨柏   关焕新   王森   杨亮   王鹤蓉   来源: 微电机 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   故障诊断   主驱动电机   残差模块  
描述: 为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断
探析航空发动机常见故障诊断技术
作者: 景晓旭   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   实施方法   技术分析  
描述: 航空发动机在运行过程中难免会发生故障,想要第一时间迅速了解故障起因,进行维修,掌握航空发动机常见的故障诊断技术是维持发动机正常运行的重要一环。航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环
探析航空发动机常见故障诊断技术
作者: 景晓旭   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   实施方法   技术分析  
描述: 航空发动机在运行过程中难免会发生故障,想要第一时间迅速了解故障起因,进行维修,掌握航空发动机常见的故障诊断技术是维持发动机正常运行的重要一环。航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环
板级自动测试系统在航空电子装备中的应用
作者: 吕思璐   王作天   张明阳   韦志会   田开顺   来源: 计算机测量与控制 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 板级自动测试   故障诊断   逆向分析  
描述: ,对维修单位而言在电路板级故障诊断带来很大困难;国内早期板级自动测试系统的研究偏向于专板专用,专业性较强通用性较弱,与实际维修保障应用方面相结合的案例较少,文章针对这一短板,对通用性较强的板级产品
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: 2020 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
板级自动测试系统在航空电子装备中的应用
作者: 吕思璐   王作天   张明阳   韦志会   田开顺   来源: 计算机测量与控制 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 板级自动测试   故障诊断   逆向分析  
描述: ,对维修单位而言在电路板级故障诊断带来很大困难;国内早期板级自动测试系统的研究偏向于专板专用,专业性较强通用性较弱,与实际维修保障应用方面相结合的案例较少,文章针对这一短板,对通用性较强的板级产品
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DBN的航空发电机故障诊断方法研究
作者: 马楠   倪优扬   葛红娟   来源: 航空计算技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   航空发电机   故障诊断   深度置信网络  
描述: 针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造
基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
作者: 肖晓阳   来源: 航空维修与工程 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: RBF神经网络   故障诊断   引气系统   排故  
描述: 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
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