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根据【关键词:
航空发动机,机器学习,故障诊断
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关键词
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。
航空发动机
棒状静电传感器感应特性数值仿真
作者:
郭家琛
左洪福
姜衡
钟志荣
刘全
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数值模型
棒状传感器
航空发动机
静电监测
描述:
针对以往仿真研究的不足,介绍了
航空发动机
气路静电监测原理并建立了尾喷管棒状静电传感器的数值计算模型。受数字信号采样思路的启发,以MATLAB为工具模拟带电颗粒物动态运动过程,基于构建的数值计算模型对
基于PCA-BP的
航空发动机
大修周期预测方法
作者:
符式峰
贾晓亮
安磊
常笑
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空发动机
大修周期
BP神经网络
描述:
航空发动机
大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点,针对数据驱动的
航空发动机
大修周期预测,提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的
航空发动机
大修周期预测方法。在分析影响
航空发动机
基于混沌振子阵列的
航空发动机
早期故障检测方法
作者:
牛伟
郭阳明
王森
成娟
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
信号去噪
航空发动机
混沌振子
早期故障
描述:
航空发动机
作为飞机的动力来源,其性能直接影响飞机飞行的安全性和可靠性。针对
航空发动机
在故障出现早期具有背景噪声剧烈、故障信号微弱、多故障特征频率叠加等问题,提出一种互相关去噪与混沌振子阵列扫描融合
基于集成学习的
航空发动机
排气温度预测
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
描述:
准确预测排气温度对预知
航空发动机
未来的工作状态至关重要。然而,传统
航空发动机
排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的
航空发动机
排气温度预测方法
某型
航空发动机
海量试验数据回放系统设计
作者:
胡宝权
许悦
刘振涛
高艳军
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
TDMS
航空发动机
数据回放
数据分析
描述:
为解决某型
航空发动机
试验过程中产生的海量试验数据回放与分析功能的不足,设计并开发了一套多功能的试验数据回放系统。系统提供数据回放、数据解析等一站式服务,支持TDMS、Excel、DAT、CSV等格式
航空发动机
燃油调节器流量异常
故障诊断
作者:
张炳诚
毛碧波
刘雪娇
林萌
宋炯亮
杨懿
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
流量
故障树
燃油调节器
描述:
故障定位。分析结果证明故障树分析方法能够按照零部件工作运行机理,逐级分解零部件的运行过程,较为清晰、准确分析
航空发动机
零部件工作过程中的故障原因。方法对行业内研究人员优化产品设计,提高
故障诊断
效率提供了有效的途径。
基于MBSE模型的
航空发动机
产品技术成熟度评价方法研究
作者:
李大为
王晨
郝旺
越东峰
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
MBSE
武器装备
技术成熟度评估
描述:
武器装备技术成熟度评价大多依靠关键技术元素(CTE)且评价领域仅限于设计领域不够全面等痛点,创新的提出一种基于MBSE
航空发动机
产品技术成熟度快速评价模型,并从
航空发动机
研发全过程涉及的设计评价、生产制造
航空发动机
复材叶片榫头取样件拉伸分层分析
作者:
姜晓伟
刘锐
司武林
徐武
来源:
航空计算技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
分层分析
复材叶片
榫头取样件
描述:
航空发动机
复材叶片榫头取样件拉伸分层分析
基于改进GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
描述:
针对
航空发动机
状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的
航空发动机
剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多
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