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根据【关键词:
航空发动机,多源异构信息,故障诊断,数据融合
】搜索到相关结果
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关键词
基于5G的飞机结构强度试验信息化技术研究
作者:
刘冰
张建锋
牧彬
来源:
2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
5G
飞机强度试验
数据融合
信息化
描述:
基于5G的飞机结构强度试验信息化技术研究
基于5G的飞机结构强度试验信息化技术研究
作者:
刘冰
张建锋
牧彬
来源:
2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
5G
飞机强度试验
数据融合
信息化
描述:
基于5G的飞机结构强度试验信息化技术研究
基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍
故障诊断
作者:
张小龙
汪曦
于晓光
薛政坤
崔芷宁
吕佳文
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
故障诊断
LSTM神经网络
VMD
描述:
航空发动机
液压管路-卡箍系统中卡箍振动信号具有非线性和非平稳性的特点,难以从卡箍故障信号中准确识别出其故障类型。针对该问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode
基于模糊诊断的航空电源车综合
故障诊断
技术
作者:
马智杰
许少波
来源:
电视技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空电源车
模糊综合判定
模糊理论
描述:
航空电源车是飞机地面电源保障必需装备,其工作性能与工作指标直接影响着飞机启动的成功与否。由于电源车内部结构复杂,涉及多个线路和影响源,因此在实际工作中,故障与征兆很难精确对应,只能凭借人为经验进行梳理排除。应用模糊理论诊断方法,建立故障模糊综合判定模型,其诊断结果具有普遍性、综合性,极大地提升了航空电源车复合性故障的快速定位排除效率和准确性。
航空发动机故障诊断
与研究
作者:
李东辉
喻甲其
杨梅
来源:
设备管理与维修
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
故障诊断
发动机
描述:
作为航空设备的主要构成部分之一,
航空发动机
属于动力源泉。若
航空发动机
出现故障,会对航空设备性能及安全等造成影响。将
航空发动机故障诊断
技术作为主要研究对象,分析较为常用的诊断技术,并探究诊断技术的发展。
基于多分类SVM的航空逆变器
故障诊断
作者:
陈丽晶
张尚田
单添敏
姚晓涵
曹亮
王景霖
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空逆变器
故障诊断
多分类支持向量机
描述:
航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要,但当前对于航空供电器的
故障诊断
的研究较少,无法为航空逆变器提供有效保障。因此,提出基于多分类支持向量机的
故障诊断
方法,对航空逆变器的多种
基于CNN-Seq2Seq的
航空发动机
喘振诊断模型的研究
作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
描述:
和价值。当前针对
航空发动机喘振故障诊断
的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
基于CNN-Seq2Seq的
航空发动机
喘振诊断模型的研究
作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
描述:
和价值。当前针对
航空发动机喘振故障诊断
的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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%。
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