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根据【关键词:航空发动机,自然对流,三组分替代,单液滴蒸发,3航空煤油,RP】搜索到相关结果 16 条
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矩形通道内航空煤油流动换热数值研究
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作者:
王壮壮
周章文
张登成
粟银
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
3煤油
矩形通道
超临界压力
RP
流动换热
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描述:
矩形通道内航空煤油流动换热数值研究
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矩形通道内航空煤油流动换热数值研究
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作者:
王壮壮
周章文
张登成
粟银
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
3煤油
矩形通道
超临界压力
RP
流动换热
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描述:
矩形通道内航空煤油流动换热数值研究
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未知输入观测器组的航空发动机分布式控制系统传感器解析重构控制
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作者:
彭靖波
王磊
任立通
胡金海
李晓庆
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
解析重构
航空发动机
分布式控制
未知输入观测器
-
描述:
针对具有控制时延和未知干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了一类基于未知输入观测器组的传感器解析重构控制方法。每一未知输入观测器与传感器一一对应,其输入为控制量和其他传感器信息,输出即为对应传感器
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航空发动机故障实体识别方法及应用
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作者:
张亮
吴闯
唐希浪
冯少林
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
智能故障诊断
实体识别
知识图谱
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描述:
故障实体识别是自主获取航空发动机故障知识的基础,对实现航空发动机故障智能诊断起到至关重要的作用。为准确快速搭建航空发动机大规模故障知识库,在定义了“单元”“故障状态”“表征信号”“检查方法
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航空发动机故障实体识别方法及应用
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作者:
张亮
吴闯
唐希浪
冯少林
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
智能故障诊断
实体识别
知识图谱
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描述:
故障实体识别是自主获取航空发动机故障知识的基础,对实现航空发动机故障智能诊断起到至关重要的作用。为准确快速搭建航空发动机大规模故障知识库,在定义了“单元”“故障状态”“表征信号”“检查方法
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航空发动机模糊PID趋近律滑模控制器设计
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作者:
李腾辉
谢寿生
彭靖波
何大伟
贾伟州
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
滑模控制器
航空发动机
PID趋近律
模糊理论
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描述:
的响应时间较等速趋近律快了0.56s,仅落后固定参数PID趋近律0.23s,且稳态误差分别减少了6.38×10-6与6.11×10-7。通过对比可以看出模糊PID趋近律的航空发动机滑模控制器抑制抖振的效果明显更强,而且对控制的快速性影响不大,证明了该种控制器的有效性。
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航空发动机模糊PID趋近律滑模控制器设计
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作者:
李腾辉
谢寿生
彭靖波
何大伟
贾伟州
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
滑模控制器
航空发动机
PID趋近律
模糊理论
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描述:
的响应时间较等速趋近律快了0.56s,仅落后固定参数PID趋近律0.23s,且稳态误差分别减少了6.38×10-6与6.11×10-7。通过对比可以看出模糊PID趋近律的航空发动机滑模控制器抑制抖振的效果明显更强,而且对控制的快速性影响不大,证明了该种控制器的有效性。
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未知输入观测器组的航空发动机分布式控制系统传感器解析重构控制
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作者:
彭靖波
王磊
任立通
胡金海
李晓庆
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
解析重构
航空发动机
分布式控制
未知输入观测器
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描述:
针对具有控制时延和未知干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了一类基于未知输入观测器组的传感器解析重构控制方法。每一未知输入观测器与传感器一一对应,其输入为控制量和其他传感器信息,输出即为对应传感器
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双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法
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作者:
苗青林
张晓丰
高杨军
刘显光
秦丕胜
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度卷积神经网络
最大相关系数
双通道
剩余使用寿命
-
描述:
提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个
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双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法
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作者:
苗青林
张晓丰
高杨军
刘显光
秦丕胜
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度卷积神经网络
最大相关系数
双通道
剩余使用寿命
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描述:
提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个