首页>
根据【关键词:航空发动机,故障诊断,深度学习,抗干扰能力,决策融合】搜索到相关结果 175 条
-
自动检测技术在航空发动机方面的应用
-
作者:
吕伟
来源:
电子测试
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
自动检测技术
状态监控
-
描述:
自动化的重要基础,航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环,在航空发动机的设计、生产、使用和维护中起着非常重要的指导作用。
-
航空发动机状态监控与典型故障分析
-
作者:
张经璞
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
综合监控
航空发动机
故障诊断
可靠性维修
-
描述:
。航空发动机状态监视和故障诊断技术是一项综合技术,是监视、评定发动机工作状态、变化趋势以及发动机寿命管理,保证发动机安全、可靠工作的重要技术手段。当前监控技术已发展成为一门独立的学科,随着监控方法的不断优化
-
基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
-
作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
-
描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
-
基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
-
作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
-
描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
-
模糊推理和证据理论融合的航空发动机故障诊断研究
-
作者:
孙玮琢
来源:
电子科学技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
模糊推理
证据理论
融合
-
描述:
本文首先对模糊推理和证据理论概念进行简要介绍,其次结合故障征兆信号,并借助专业人士的多年经验,对航空发动机故障产生因素以及可能性进行研究分析,有效地处理了故障诊断中存在的模糊不清性的问题。希望通过本文的阐述,可以给相关领域提供一些参考。
-
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
-
作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
-
描述:
%的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。
-
CFM56-3民航发动机控制系统故障诊断系统
-
作者:
邢凯铭
来源:
科技资讯
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
控制系统
故障诊断
CFM56
3发动机
-
描述:
该文介绍了CFM56-3民航发动机故障诊断系统的基本概念方法,阐述了发动机控制系统故障诊断分析系统的研究。通过将故障隔离手册通过VB编程对其进行可视化,对CFM56-3发动机故障诊断进行指导和分析,并介绍发动机地面试车验证和诊断故障的方法,指出了该领域有值得更加深入研究的参考价值和发展趋势。
-
某型飞机武器发控通道测点选择方法及应用
-
作者:
吕晓峰
周德云
马羚
来源:
电光与控制
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
武器发射控制
故障诊断
启发式函数
测点选择
-
描述:
测点选择是故障诊断的前提。通过对信号和故障模式之间关系的分析,建立了武器发控通道系统关系模型和相关性矩阵,以构造衡量测点优劣程度的启发式函数为基础,设计了一种启发式测试优化方案,运用遗传算法求解最佳测点集。仿真结果表明,该方案能够有效地提高某型飞机武器发控通道故障诊断效率。
-
飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究
-
作者:
张元峰
郝世勇
于春风
来源:
设备管理与维修
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
飞机电源系统
状态监测
-
描述:
结合状态监测与故障诊断技术的原理、方法及关键点,分析飞机电源系统故障特点,梳理飞机电源系统故障监测与预测技术的发展及研究现状,飞机电源系统故障监测与预测技术未来发展趋势。电源系统BIT技术、旋转电机定转子故障及电子电路故障预测技术,在飞机电源系统故障预测领域的发展和广泛应用。
-
基于民航陆空对话的语音识别关键技术研究
-
作者:
张志辉
来源:
中国民航大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
受限制玻尔兹曼机
声学模型
深度学习
民航陆空对话
语音识别
-
描述:
民航陆空对话语音指令的正确识别一直是确保航空器飞行安全的关键问题。近年来,由陆空对话问题导致的民航安全事故时有发生,给民航安全带来严重威胁。因此如何在现有条件下探索降低陆空对话风险的新方法,保障陆空对话指令的正确传输,成为一个有待解决的重要问题。近年来,语音识别技术一直是模式识别领域的研究热点并被广泛应用于诸多领域。本文通过对民航陆空对话的应用场景和特点进行分析,将语音识别技术应用到民航陆空对话领域,并结合深度神经网络(DNN)来解决民航陆空对话语音识别中的关键技术问题。为解决陆空对话的噪声问题,本文以真实的陆空对话为实验数据,对比了四种不同的降噪处理方法。实验结果表明,在该语料库下改进的谱减算法具有更好的降噪效果。在搭建语音识别系统的过程中,本文使用的语料库是以飞行员和管制员日常陆空对话的内容为蓝本,聘请管制专业人员录制的。使用该语料库分别搭建GMM-HMM单音素和三音素模型,并将三音素模型改进的结果作为DNN-HMM模型训练的标签,成功搭建DNN-HMM的声学模型。实验结果表明,DNN-HMM模型较GMM-HMM模型在基于民航陆空对话数据的音素识别中具有更强的建模能力。