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根据【关键词:
经验小波变换,信号分析,谱负熵,轴承,灰狼优化算法
】搜索到相关结果
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民用飞机设计与研究
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关键词
基于
经验小波变换
和
谱负熵
的飞机
轴承故障信号分析
作者:
叶柯华
马鹏宇
李印欣
来源:
民用飞机设计与研究
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
经验小波变换
信号分析
谱负熵
轴承
灰狼优化算法
描述:
基于
经验小波变换
和
谱负熵
的飞机
轴承故障信号分析
基于
经验小波变换
和
谱负熵
的飞机
轴承故障信号分析
作者:
叶柯华
马鹏宇
李印欣
来源:
民用飞机设计与研究
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
经验小波变换
信号分析
谱负熵
轴承
灰狼优化算法
描述:
基于
经验小波变换
和
谱负熵
的飞机
轴承故障信号分析
某型飞机光电雷达自检状态不截获问题分析
作者:
张晓明
来源:
航空维修与工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
自检状态
信号分析
不截获
光电雷达
描述:
自检状态是光电雷达的一个重要指标,自检状态一共经历6个阶段,其中截获状态是故障率出现较多的光电雷达工作状态。本文阐述了光电雷达自检状态不截获的各种问题,对整个截获状态中不同阶段出现的多个信号进行分析,为光电雷达自检状态不截获故障的修理提供参考。
某型飞机光电雷达自检状态不截获问题分析
作者:
张晓明
来源:
航空维修与工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
自检状态
信号分析
不截获
光电雷达
描述:
自检状态是光电雷达的一个重要指标,自检状态一共经历6个阶段,其中截获状态是故障率出现较多的光电雷达工作状态。本文阐述了光电雷达自检状态不截获的各种问题,对整个截获状态中不同阶段出现的多个信号进行分析,为光电雷达自检状态不截获故障的修理提供参考。
航空发动机
轴承
故障结构化贝叶斯稀疏表示
作者:
张烁
刘治汶
来源:
航空学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机轴承
故障诊断
时频冲击字典
灰狼优化算法
结构化贝叶斯正交匹配追踪
描述:
的结构化贝叶斯正交匹配追踪(SBOMP)稀疏表示模型,实现对信号的稀疏表示求解。其次,针对
轴承
故障振动信号的特性,构建能更好的匹配分析信号的时频冲击原子库,降低了字典的冗余程度,并将
灰狼优化算法
(GWO)引入
航空发动机
轴承
故障结构化贝叶斯稀疏表示
作者:
张烁
刘治汶
来源:
航空学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机轴承
故障诊断
时频冲击字典
灰狼优化算法
结构化贝叶斯正交匹配追踪
描述:
的结构化贝叶斯正交匹配追踪(SBOMP)稀疏表示模型,实现对信号的稀疏表示求解。其次,针对
轴承
故障振动信号的特性,构建能更好的匹配分析信号的时频冲击原子库,降低了字典的冗余程度,并将
灰狼优化算法
(GWO)引入
面向航空结构件的双资源分布式柔性调度研究
作者:
王玉芳
章殿清
华晓麟
姚彬彬
陈凡
来源:
系统仿真学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空结构件
分布式柔性作业车间调度
关键工厂
双资源约束
灰狼优化算法
描述:
考虑航空结构件生产中精工序的员工约束和分布式多工厂协作需求,建立双资源约束分布式柔性作业车间调度模型。提出一种基于关键工厂的混合
灰狼优化算法
来解决该问题。针对模型的工厂选择、工序排序、机器选择以及
面向航空结构件的双资源分布式柔性调度研究
作者:
王玉芳
章殿清
华晓麟
姚彬彬
陈凡
来源:
系统仿真学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空结构件
分布式柔性作业车间调度
关键工厂
双资源约束
灰狼优化算法
描述:
考虑航空结构件生产中精工序的员工约束和分布式多工厂协作需求,建立双资源约束分布式柔性作业车间调度模型。提出一种基于关键工厂的混合
灰狼优化算法
来解决该问题。针对模型的工厂选择、工序排序、机器选择以及
基于改进
经验小波变换
多特征融合的航空交流串联电弧故障检测
作者:
崔芮华
张振
佟德栓
崔建平
来源:
电工技术学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
经验小波变换
时频分析
多特征融合
航空电弧故障
经验模态分解
描述:
针对时频域分析方法经验模态分解(EMD)在处理电弧信号上存在模态混叠现象,提出一种基于改进
经验小波变换
(IEWT)多特征融合与极限学习机(ELM)的电弧故障检测方法。该方法首先将电弧电流信号进行
基于改进
经验小波变换
多特征融合的航空交流串联电弧故障检测
作者:
崔芮华
张振
佟德栓
崔建平
来源:
电工技术学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
经验小波变换
时频分析
多特征融合
航空电弧故障
经验模态分解
描述:
针对时频域分析方法经验模态分解(EMD)在处理电弧信号上存在模态混叠现象,提出一种基于改进
经验小波变换
(IEWT)多特征融合与极限学习机(ELM)的电弧故障检测方法。该方法首先将电弧电流信号进行
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