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根据【关键词:航空发动机,专家系统,飞参数据,自动判读,参数监控】搜索到相关结果 1121 条
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航空发动机参数自动判读和监控系统设计
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作者:
向丰
何旺
董洋
程波
来源:
机电工程技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
专家系统
飞参数据
自动判读
参数监控
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描述:
针对航空发动机参数判读和监控的传统方法存在缺陷以及现有先进技术高度依赖专用软件无法拓展等问题,介绍了一种航空发动机参数自动判读和监控系统设计技术。采用Matlab为开发平台,设计飞机数据、自动判读
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基于飞参数据的航空发动机故障预报研究
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作者:
荆竹
巩美娟
来源:
电子测试
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
飞参数据
故障预报
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描述:
为能够充分的体现出飞行参数数据的应用价值,本篇文章研究了对飞行参数历史数据的发动机故障预测方法。在对飞行参数数据里面多组数据与发动机性能参数关系进行理论分析的基础上,讨论了四种发动机的可行性和具体预测方法的不足,同时还研究了这个方法在发动机故障预测里面的应用。结合到飞机飞行参数系统记录的实际数据,这个研究的结果对飞行安全的问题具有了重要的意义。
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基于飞参数据的航空发动机故障预报研究
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作者:
荆竹
巩美娟
来源:
电子测试
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
飞参数据
故障预报
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描述:
为能够充分的体现出飞行参数数据的应用价值,本篇文章研究了对飞行参数历史数据的发动机故障预测方法。在对飞行参数数据里面多组数据与发动机性能参数关系进行理论分析的基础上,讨论了四种发动机的可行性和具体预测方法的不足,同时还研究了这个方法在发动机故障预测里面的应用。结合到飞机飞行参数系统记录的实际数据,这个研究的结果对飞行安全的问题具有了重要的意义。
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如何控制飞机维修中的人为差错分析
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作者:
何大伟
彭靖波
胡金海
宋志平
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
工作状态识别
航空发动机
多核支持向量数据描述
飞参数据
改进蝙蝠算法
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描述:
为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法优化的多核支持向量数据描述(CRBA-MKSVDD)智能识别方法。研究了多核支持向量数据
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基于随机森林的航空发动机工作状态识别
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作者:
李鼎哲
彭靖波
赵泽平
王玮轩
赵彪
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
工作状态识别
主成分分析
航空发动机
随机森林
属性约简
飞参数据
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描述:
为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将
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基于随机森林的航空发动机工作状态识别
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作者:
李鼎哲
彭靖波
赵泽平
王玮轩
赵彪
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
工作状态识别
主成分分析
航空发动机
随机森林
属性约简
飞参数据
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描述:
为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将
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基于支持向量机的飞机重着陆预测模型
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作者:
常文兵
张佳宁
周晟瀚
来源:
飞机设计
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
重着陆
飞参数据
预测模型
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描述:
研究以建立一种重着陆预测模型为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种支持向量机的重着陆预测模型,通过特征选取与参数优化,对预测模型做进一步修正,可实现75.69%的重着陆预测率。预测模型可有效实现重着陆的预测,对飞机着陆安全预警工作,具有重要借鉴意义。
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飞机飞行参数数据预处理方法研究
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作者:
金慧琴
王正磊
胡文春
来源:
指挥控制与仿真
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
飞参数据
数据处理
异值剔除
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描述:
飞行参数数据的处理对飞机的飞行安全至关重要,而飞行参数数据的误差会显著影响飞行参数数据处理的结果。分析飞行参数数据误差的基本组成,研究飞行参数数据误差中非常规误差的消除方法,给出了四种适用于对不同类型飞行参数数据进行异值剔除与缺失数据估计的方法,仿真结果表明这四种方法大大提高了飞行参数数据的有效性,使飞行参数数据后期处理更便利。
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基于飞参数据的飞机操纵系统故障评估方法
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作者:
吴祯涛
李学仁
杜军
丁超
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
飞参数据
差分进化
故障评估
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描述:
针对某型飞机的操纵系统故障评估问题,提出了一种基于飞参数据建立的差分进化极限学习机(DE-ELM)算法;该算法融合了差分进化(DE)和极限学习机(ELM)两种算法,通过对飞参数据进行训练,构建了飞机操纵系统的黑箱模型;由于极限学习机(ELM)的输入权值以及隐含层阈值是随机产生的,所以ELM的随机性较大,稳定性不高,故利用寻优能力较强的DE对ELM输入权值和隐含层阈值进行寻优,从而实现ELM的结构优化,提升ELM的稳定性和鲁棒性;仿真结果表明,DE-ELM算法的决定系数达到了97.6%,其均方误差相比于BP神经网络降低了约79%,相比于单纯的ELM降低了64%;所以说该法可以有效提高精确度,同时具有更加良好的泛化性能。
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基于SVM专家系统的航空装备故障诊断研究
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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
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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%。