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根据【关键词:
航空发动机,滚动轴承,奇异值分解,卷积神经网络,故障诊断,经验模态分解
】搜索到相关结果
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关键词
基于大数据的民航供配电系统
故障诊断
与排除技术研究
作者:
梁毅
赵文斌
何海峰
李炳甲
金希凡
来源:
电气技术与经济
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
排除技术
故障诊断
民航供配电系统
大数据
描述:
基于大数据的民航供配电系统
故障诊断
与排除技术研究
作者:
张民
来源:
中国新技术新产品
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民航飞控系统
数字孪生
故障诊断
实时监控
描述:
作者:
陈波
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
APU
AI技术
描述:
作者:
党春勃
刚占博
来源:
通讯世界
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
故障诊断
电子设备
描述:
某型飞机电源参数采集、显示系统
故障诊断
与处理技术研究
作者:
余利玲
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
显示系统
电源参数采集
故障诊断
描述:
针对某型飞机在开车通电检查防冰加温系统时,出现螺旋桨整流罩加温电流值和尾翼前缘加温电流值在电源参数显示器上显示数值小的故障,分析螺旋桨整流罩加温、尾翼前缘加温及电源参数采集、显示系统的工作原理,研究排故思路,通过对电源参数采集、显示系统进行探究与排查,总结了电源参数采集、显示系统故障的诊断与处理方法。通过排除螺旋桨整流罩加温电流和尾翼前缘加温电流显示偏小的故障,证明了电源参数采集、显示系统排故方法的有效性。
民用航空器电子仪表设备维修技术与方法研究
作者:
裴一斐
来源:
中国设备工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民用航空器
故障诊断
电子仪表设备
维修技术
描述:
随着民用航空工业的快速发展,航空器的安全运行更加受到重视。电子仪表设备作为保障航空器正常运行的关键组成部分,其维修技术与方法的研究具有重要的实际应用价值。本文首先简述了民用航空器电子仪表设备分类,深入探讨了电子仪表设备
故障诊断
技术,详细介绍了维修策略与方法,以期为相关领域的研究提供新的思路和方法。
FTA与RBF方法结合的某型飞机起落架
故障诊断
作者:
李锋
冯珂
李晨旭
赵德中
陈振
来源:
液压气动与密封
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
FTA
RBF神经网络
起落架
故障诊断
描述:
为了提高某型飞机起落架
故障诊断
率,分别采用故障树分析法(Fault Tree Analysis, FTA)和FTA与RBF神经网络(Radial Basis Function, RBF)的方法对起
基于空时模型的航空管路卡箍
故障诊断
研究
作者:
王铜宇
袁晟友
李开泰
米承权
林洁如
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空管路卡箍
故障诊断
空间特征提取
时间特征提取
描述:
模块,提取航空卡箍故障信号中的全局特征。结果表明:设计的空时
故障诊断
模型可实现航空卡箍故障的精准识别。与目前所用的深度
卷积神经网络
模型、门控循环单元神经网络模型、循环神经网络模型、支持向量机和误差反向传播神经网络模型等5种先进的
故障诊断
方法进行对比分析,所提方法对航空卡箍故障识别具有优越性。
航空电子设备测试性设计方法研究
作者:
王峰
陈鑫
张祎彤
来源:
信息记录材料
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
测试性
测试性设计
故障隔离
描述:
随着航空工业的高速发展,对于航空电子设备的性能提出了更高要求,航空电子设备的设计越来越复杂,成本也随之越来越高昂,在产品实际运行中对这些设备维护和保障的成本也随之增加,且对于维护环节的时间效率提出了更高的要求。因此在产品维护环节,迫切需要一种新方法来满足成本和效率的要求,测试性就是为这一要求量身打造的新特性。基于此,以航空电子设备的测试性工作项目为出发点,探讨和研究适合这些设备的测试性设计方法,并提出可行的方法来提高产品的测试性设计水平。
基于迁移学习的飞机线束模板图纸识别模型研究
作者:
周文举
朱一丁
杨庆华
朱喜
王长法
来源:
信阳师范学院学报(自然科学版)
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
线束模板图纸
卷积神经网络
航空电气线路互联系统(EWIS)
16网络
VGG
迁移学习
描述:
针对航空电气线路互联系统(EWIS)线束模板图纸在更改时的识别与分类问题,设计了一种基于迁移学习的飞机线束模板图纸内容分类方法。由现有的线束模板图纸建立线束模板图纸元素数据集,选定VGG-16网络作为基础网络进行改进,优化模型结构与参数。为了解决数据集规模较小并提高模型的识别精度及训练效率的问题,将大规模数据集训练的预训练模型迁移至线束模板图纸元素数据集进行训练,并比较不同迁移学习方式及不同网络结构对模型性能的影响。试验结果表明,微调迁移学习模型具有较高的分类准确度,达到了98.89%。与其他网络相比,该微调迁移学习模型具有更短的训练时长以及更高的识别准确率,具有较好的应用前景。
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