关键词
基于健康评估指数构建与非线性回归的航空发动机寿命预测
作者: 叶榕婷   来源: 重庆大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 健康监测   自注意力机制   灰色理论   寿命预测   双向门控循环单元   核岭回归  
描述: 基于健康评估指数构建与非线性回归的航空发动机寿命预测
航空结构件曲面特征加工过程刀具磨损状态监测方法研究
作者: 李紫薇   来源: 电子科技大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 时域卷积神经网络   自注意力机制   可视化   刀具磨损   曲面特征   铣削力  
描述: 航空结构件曲面特征加工过程刀具磨损状态监测方法研究
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
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,构造了深度置信
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。
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,构造了深度置信
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。
基于遗传-Bp神经网络的航空发动机气路故障诊断研究
作者: 朱涛   张栋善   来源: 中阿科技论坛(中英文) 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: BP神经网络   故障诊断   航空发动机气路  
描述: 文章概述了BP神经网络结构,分析了BP神经网络内部的故障检测运算方式,进而研究了BP神经网络在航空发动机气路故障诊断中的具体应用,希望可以为相关人员提供参考。
航空Vienna整流器故障诊断与容错控制
作者: 郝振洋   徐子梁   陈宇   任小永   张之梁   来源: 电工技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 容错控制   故障诊断   Vienna整流器   空间矢量脉宽调制(SVPWM)  
描述: Vienna整流器因其高效率、高功率密度等优点得到广泛的关注,为满足航空应用中高可靠性的要求,研究Vienna整流器故障诊断和容错控制非常有必要。该文通过分析Vienna整流器在单个开关管开路故障
基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
作者: 窦金鑫   薛政坤   于晓光   范玉鑫   刘忠鑫   杨同光   来源: 机床与液压 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 液压管路卡箍   卷积神经网络   故障诊断   优化变分模态分解  
描述: 针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡箍
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