基于ELM的航空发动机故障诊断方法

作者： 崔建国   刘宏伟   陶书弘   于明月   高阳   来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极限学习机   故障诊断   小波包  

描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

作者： 崔建国   刘宏伟   陶书弘   于明月   高阳   来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极限学习机   故障诊断   小波包  

描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知

基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究

作者： 王潇雅   崔江   唐军祥   叶纪青   来源： 机械制造与自动化 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： 航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器故障诊断领域。以航空三级式发电机为例

基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究

作者： 王潇雅   崔江   唐军祥   叶纪青   来源： 机械制造与自动化 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： 航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器故障诊断领域。以航空三级式发电机为例

航空故障电弧的试验装置及诊断技术研究

作者： 熊翔   来源： 大连理工大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 极限学习机   试验装置   故障诊断   航空故障电弧   LabVIEW  

描述： 航空故障电弧的试验装置及诊断技术研究

航空故障电弧的试验装置及诊断技术研究

作者： 熊翔   来源： 大连理工大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 极限学习机   试验装置   故障诊断   航空故障电弧   LabVIEW  

描述： 航空故障电弧的试验装置及诊断技术研究

基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究

作者： 崔江   唐军祥   张卓然   龚春英   王莉   来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   思维进化算法   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： rectifier,AGRR)的故障分类问题,提出了一种基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的极限学习机快速分类技术。该方法通过MEA算法优化极限学习机的训练

基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究

作者： 崔江   唐军祥   张卓然   龚春英   王莉   来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   思维进化算法   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： rectifier,AGRR)的故障分类问题,提出了一种基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的极限学习机快速分类技术。该方法通过MEA算法优化极限学习机的训练

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。