关键词
飞机液压系统关键部件性能变化趋势预测方法研究
作者: 李鹏程   来源: 沈阳航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 极限学习机   深度学习   粒子群算法   趋势预测   飞机液压泵  
描述: 飞机液压系统关键部件性能变化趋势预测方法研究
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
基于相关系数和偏态指标的航空串联电弧故障检测
作者: 崔芮华   王洋   李英男   来源: 电工电能新技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   偏态指标   航空故障   相关系数   串联电弧故障  
描述: 针对航空串联电弧故障的检测与识别问题,提出一种基于相关系数和偏态指标的航空电弧故障检测方法。通过提取不同负载电流信号的相关系数和偏态指标,构建二维特征量,分析对比了隐含层节点数对极限学习机性能的影响
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
基于相关系数和偏态指标的航空串联电弧故障检测
作者: 崔芮华   王洋   李英男   来源: 电工电能新技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   偏态指标   航空故障   相关系数   串联电弧故障  
描述: 针对航空串联电弧故障的检测与识别问题,提出一种基于相关系数和偏态指标的航空电弧故障检测方法。通过提取不同负载电流信号的相关系数和偏态指标,构建二维特征量,分析对比了隐含层节点数对极限学习机性能的影响
类别不平衡下的航空发动机故障诊断方法研究
作者: 宋房全   来源: 南京航空航天大学 年份: 2020 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   类别不平衡   重定向  
描述: 类别不平衡下的航空发动机故障诊断方法研究
作者: 戴郎杰     蔡开龙     王阿久     黄菲   来源: 电子测量技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   极限学习机   卷积神经网络   故障诊断   秃鹰搜索算法  
描述:
航空发动机典型故障监测方法研究
作者: 刘宏伟   来源: 沈阳航空航天大学 年份: 2017 文献类型 : 学位论文 关键词: 支持向量机   极限学习机   主元分析   核极限学习机   主燃油泵  
描述: 航空发动机主燃油泵作为航空发动机燃油系统的核心部件之一,其能否正常工作将直接影响到飞机的飞行安全。由于主燃油泵长期处于高压、高温等恶劣的工作环境中,使得主燃油泵极易发生故障且寿命较短。因此,如何准确监测识别出航空发动机关键部件主燃油泵所处的不同故障模式,对确保飞机飞行安全以及降低维修成本起关键作用,具有重要的军事与经济价值。本文以某型航空发动机关键部件—主燃油泵为具体研究对象,对其在飞行过程中遇到的典型故障进行了故障监测技术研究。首先在某型真实航空发动机试验平台上,经长期试验,获取了航空发动机不同健康状态众多参数的原始数据。并对其进行预处理,进行主燃油泵数据有效性方法的研究,获取可以表征主燃油泵健康状态的特征参数。经综合分析后,将航空发动机主燃油泵健康状态分为正常工作状态、主燃油泵轴承损伤故障、主燃油泵调节器故障,以及当油门杆由慢车状态推至中间状态时航空发动机主燃油泵出现排气温度和转速超出限制值现象的故障这四种故障。最后,分别构建了基于SVM、基于ELM和基于KELM的故障诊断模型,并采用所构建的诊断模型对主燃油泵进行故障识别技术研究。研究结果表明,基于SVM故障诊断模型的准确率为87.5%,基于ELM故障诊断准确率为92.5%,KELM故障诊断的准确率为97.5%,因此本文所设计的状态监测算法可以对航空发动机主燃油泵的故障模式进行较好的故障诊断,均达到了预期的研究目标。
类别不平衡下的航空发动机故障诊断方法研究
作者: 宋房全   来源: 南京航空航天大学 年份: 2020 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   类别不平衡   重定向  
描述: 类别不平衡下的航空发动机故障诊断方法研究
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