关键词
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: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为
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: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为
基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统中逆变器故障诊断
作者: 黄湛钧   董鑫   卢沐宇   张瑞涛   闫钊阳   张安   来源: 航空学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   深度残差收缩网络   HVDC系统   故障模块识别   270V   线电压幅值分析  
描述: 机载270V高压直流(HVDC)系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络(DRSN)的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流
基于改进ABC-RBF的飞机全电刹车系统智能故障诊断
作者: 吴鹏     张洋     罗守华   来源: 计算机测量与控制 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: RBF神经网络   飞机全电刹车系统   故障诊断   故障信号采集器   信号降噪   改进ABC  
描述: 基于改进ABC-RBF的飞机全电刹车系统智能故障诊断
基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统逆变器故障诊断
作者: 黄湛钧     董鑫     卢沐宇     张瑞涛     闫钊阳     张安   来源: 航空学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   V   深度残差收缩网络   HVDC系统   故障模块识别   270   线电压幅值分析  
描述: ,再利用线电压均值模型确定故障器件。相比于现有方法,所提方法仅使用1个电流传感器和2个电压传感器便实现了系统故障诊断,满足了飞机对重量的限制要求。实验证明:所提出的方法故障模块识别精度,以及故障器件定位精度可达97%以上,具有较好实用性。
基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断
作者: 冯东洋     姜春英     鲁墨武     叶长龙     李胜宇   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)   特征融合   飞机起落架液压系统   故障诊断   SVM)   粒子群优化支持向量机(PSO  
描述: 针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低,深层故障特征提取困难的问题,提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)结合的起落架液压系统故障诊断模型。该
航空VIENNA整流器的故障诊断和容错控制研究
作者: 陈宇   来源: 南京航空航天大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 容错控制   GaN器件   高功率密度   故障诊断   Vienna整流器   高可靠性  
描述: 航空VIENNA整流器的故障诊断和容错控制研究
基于AE-RNN的飞机起落架液压收放系统故障诊断方法研究
作者: 丰赢政   来源: 南京航空航天大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 循环神经网络   故障诊断   液压收放系统   飞机起落架   自编码器   故障程度评价  
描述: 基于AE-RNN的飞机起落架液压收放系统故障诊断方法研究
民航发动机气路健康状态预测与备发调配建模方法研究
作者: 王芳   来源: 哈尔滨工业大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 民航发动机   备发调配   维修决策   基地合作网络   故障诊断   气路健康状态预测  
描述: 民航发动机气路健康状态预测与备发调配建模方法研究
基于D-S证据理论的航空发动机气路故障融合诊断
作者: 李小林   屈卫东   来源: 第37届中国控制会议 年份: 2018 文献类型 : 会议论文 关键词: 支持向量机   D   融合诊断   故障诊断   气路   S证据理论   神经网络  
描述: 基于D-S证据理论的航空发动机气路故障融合诊断
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