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根据【关键词:
航空发动机,振动分析,故障诊断,装配试车,信号处理
】搜索到相关结果
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关键词
某型
航空发动机
中介轴承
故障诊断
技术研究
作者:
董欢
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
故障诊断
随机森林
中介轴承
最小熵解卷积
描述:
、环境温度高,因此,故障率高,对飞机的安全运行造成严重威胁。可见,开展
航空发动机
中介轴承
故障诊断
与状态监测技术研究,对保证飞机安全可靠运行具有重要意义。本文以某型
航空发动机
中介轴承为研究对象,利用
航空发动机
高安全航空电爆管驱动及控制系统设计
作者:
呼明亮
闫稳
车炯晖
于方春
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
反时限保护
故障诊断
电爆管
高安全
功率驱动
描述:
全输出。软件接口采用分级接口的故障检测方式,实现电爆管断线、输出异常等
故障诊断
和隔离。数据接口采用指令有效性确认,实现指令、状态和BIT数据的综合处理。实验结果表明,电爆管驱动和控制电路安全可靠,对提升飞机系统安全具备重要意义。
基于状态监控数据的航空活塞发动机
故障诊断
作者:
赵晨迪
孙一
杨秀锋
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
活塞发动机
故障诊断
燃油调节器
余气系数
状态监控
描述:
针对某型航空活塞发动机空中功率迟滞和地面停车故障,提出一种通过飞行动态模型还原、数据推理和比较法相结合的
故障诊断
方法。以美国莱康明发动机和GARMIN 1000飞行数据为研究对象,利用Google
基于互相似性度量的航空电源系统
故障诊断
作者:
黄湛钧
胡康
张安
董林林
陈骁骅
来源:
河北工业大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空电源系统
数据缺失
故障诊断
动态时间规整
波形相似度
描述:
工业测量中的数据丢失会导致被测信号序列采样数据的缺失,进一步使得重构波形的局部特征与实际信号出现差异。该问题在稀疏数据点构成的信号序列中尤为严重,非完整信号序列将为航空电源系统的
故障诊断
带来挑战
鲸鱼优化算法优化卷积神经网络与双向长短期记忆网络的飞机液压系统优先阀
故障诊断
作者:
孙琦
任杰锶
王伟杰
葛磊
熊晓燕
权龙
来源:
液压与气动
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
优先阀
故障诊断
AMESim
液压系统
鲸鱼优化算法
描述:
鲸鱼优化算法优化卷积神经网络与双向长短期记忆网络的飞机液压系统优先阀
故障诊断
样本不均衡情况下的
航空发动机
轴承
故障诊断
方法
作者:
王海泉
王亚辉
杨岳毅
Kurkova
Olga
Petrovna
温盛军
陈乐瑞
路成钢
来源:
郑州航空工业管理学院学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机轴承
故障诊断
过采样
蜂群算法
数据不平衡
描述:
样本不均衡情况下的
航空发动机
轴承
故障诊断
方法
作者:
姜波舟
张搏文
梁亚刚
程宝安
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
故障诊断
多尺度卷积神经网络
中介轴承
位移信息
描述:
空时模型融合自注意力机制的航空管路
故障诊断
新方法
作者:
杨同光
袁晟友
周献文
韩清凯
于晓光
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
故障诊断
航空管路
空时融合
轻量化
描述:
轻量化空时模型融合注意力机制的
航空发动机
液压管路
故障诊断
新方法,并命名为S-Bi-ATM-Net模型,首先,设计轻量化管路空间特征提取模块,从而融合管路故障数据的空间特征,抽取数据的细粒度特征;然后
基于Multisim飞机纵向操纵系统力臂自动调节电路仿真研究
作者:
张元峰
孟欣
于春风
来源:
自动化技术与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
力臂调节
故障诊断
飞机操纵
电路仿真
Multisim
描述:
基于飞机纵向操纵系统中飞行高度和飞行速度变化对飞机舵面偏转角调节需求,研究杆系操纵系统力臂自动调节装置的电气控制原理及工作过程。首先根据不同飞行高度和速度对飞机单位过载平尾偏角固有影响规律,得出力臂自动调节规律,然后利用Multisim软件分别开展敏感电桥、差分放大、施密特触发及功率放大电路设计与仿真,得出各级控制电路电气参数传输特性变化规律,为进一步研究飞机力臂性能超差故障分析和故障预测提供借鉴。
可解释性智能监测诊断网络构造及
航空发动机
整机试车与中介轴承诊断应用
作者:
王诗彬
王世傲
陈雪峰
黄海
安波涛
赵志斌
刘永泉
李应红
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空发动机健康管理
算法展开
可解释性人工智能
异常检测
描述:
航空发动机
故障预测与健康管理是提高
航空发动机
安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械
故障诊断
领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然
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