关键词
基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究
作者: 尹玥   来源: 中国民航大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   万有引力算法   故障诊断   Elman神经网络  
描述: 基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究
基于脉动压力变化率的航空发动机喘振检测方法
作者: 雷杰   房剑锋   雷晓波   来源: 燃气涡轮试验与研究 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   航空发动机   在线检测   飞行试验   喘振   压力变化率  
描述: 根据发动机发生喘振故障时气流脉动压力会急剧变化这一特征,通过测量和计算压气机出口脉动压力变化率实时检测喘振的发生。对动态压力信号进行预处理以提取特定频段内的脉动压力,计算固定周期内脉动压力变化率;依据发动机整机地面试验结果设定喘振检测阈值及判据,判断脉动压力变化率是否满足判据来实现喘振检测。利用该方法成功检测出发动机飞行试验中的两次喘振故障。分析得出:发动机未发生喘振时,地面试验和飞行试验脉动压力变化率差异很小;发生喘振时,脉动压力变化率绝对值急剧增大;发动机在稳态和瞬态过程稳定工作时,脉动压力变化率不受发动机工作状态变化的影响。
航空发动机诊断与参数辨识多群体协同遗传算法研究
作者: 关晓颖   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   滚动轴承   多群体遗传算法   自适应参数域   连接刚度   特征选择   模态分析   智能诊断   参数辨识   协同优化  
描述: 航空发动机诊断与参数辨识多群体协同遗传算法研究
航空发动机诊断与参数辨识多群体协同遗传算法研究
作者: 关晓颖   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   滚动轴承   多群体遗传算法   自适应参数域   连接刚度   特征选择   模态分析   智能诊断   参数辨识   协同优化  
描述: 航空发动机诊断与参数辨识多群体协同遗传算法研究
航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究
作者: 陈礼顺   程礼   张晗   梁涛   陈超   来源: 航空精密制造技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   锥齿轮   振动信号   低秩稀疏分解  
描述: ,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。
基于PCA与DBN的航空发动机气路系统故障诊断
作者: 蒋丽英   栗文龙   崔建国   于明月   林泽力   来源: 沈阳航空航天大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度信念网络   故障诊断   主元分析   气路系统  
描述: 提出了一种基于主元分析与深度信念网络相结合的航空发动机气路系统故障诊断新方法。首先利用主元分析方法对发动机监测参数原始数据进行降维,以便降低参数数据的复杂度,获得较低维数的最优特征参数。其次,采用
基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断
作者: 刘洋   刘晓波   梁珊   来源: 中国机械工程 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   时频分析   转子碰摩   傅里叶分解方法  
描述: )的分解结果发现,FDM能够实现仿真信号的完备性分解,且时频分辨率高.利用FDM对采集到的转子试验器机匣单点转子全周碰摩试验故障数据进行诊断,不同算法故障信号分解结果的周期功率谱密度估计和故障特征提取结果表明,该方法具有更高的诊断可靠性,可有效地解决转子故障诊断问题.
航空发动机气路故障诊断与预测的机器学习方法研究
作者: 吴金栋   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   极限学习机   故障诊断   传感器解析余度   性能衰退预测  
描述: 航空发动机气路故障诊断与预测的机器学习方法研究
航空发动机气路故障诊断与预测的机器学习方法研究
作者: 吴金栋   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   极限学习机   故障诊断   传感器解析余度   性能衰退预测  
描述: 航空发动机气路故障诊断与预测的机器学习方法研究
基于集成学习的航空发动机故障诊断方法
作者: 徐萌   席泽西   王雍赟   李晓露   来源: 中国民航大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   航空发动机   故障诊断   分类模型   气路参数   数据挖掘  
描述: 航空发动机内部结构复杂、故障耦合性高,现有机器学习模型和集成学习模型的故障诊断性能难以满足不断提升的飞行安全需求。针对该问题,提出一种基于Stacking集成学习的航空发动机故障诊断方法。首先,依据
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