航空发动机故障智能检测技术研究

作者： 郝立华   来源： 电子设计工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 相关向量机   航空发动机   遗传算法   故障诊断   光谱分析  

描述： 光谱分析数据。将相关向量机与遗传算法(RVM-GA)相结合的航空发动机故障智能检测技术,并与其他已知方法进行对比。实验测试结果表明,该方法能够将培训时间由0.5 s降低为0.4 s,且提高了诊断精度,具有较好的稀疏性和检测效率。

航空发动机故障智能检测技术研究

作者： 郝立华   来源： 电子设计工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 相关向量机   航空发动机   遗传算法   故障诊断   光谱分析  

描述： 光谱分析数据。将相关向量机与遗传算法(RVM-GA)相结合的航空发动机故障智能检测技术,并与其他已知方法进行对比。实验测试结果表明,该方法能够将培训时间由0.5 s降低为0.4 s,且提高了诊断精度,具有较好的稀疏性和检测效率。

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

作者： 曹惠玲   王冉   来源： 推进技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   航空发动机   遗传算法   滑动时窗策略   在线预测模型  

描述： 基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

基于遗传算法的航空发动机导叶控制优化

作者： 丁红帅   田飞龙   来源： 自动化应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 智能优化   航空发动机   遗传算法   控制参数   导叶控制  

描述： 针对传统航空发动机导叶数字控制方面存在的不足,提出了基于遗传算法的导叶控制智能优化方法,可实现导叶控制参数的自适应寻优,以满足全包线的控制性能要求。并以某型发动机导叶控制回路为例,对控制回路进行了仿真对比,实验结果表明该方法对导叶控制具有实用价值。

航空发动机燃油计量装置稳定性分析

作者： 陈昭旸   肖玲斐   叶志锋   胡文佳   吴忠敏   来源： 机械制造与自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   遗传算法   稳定性分析   李雅普诺夫   燃油计量  

描述： 燃油计量装置是航空发动机控制系统的重要组成部分，其输出稳定性直接关系到发动机转速控制性能。建立燃油计量装置的力平衡方程和流量连续性方程，在MATLAB中建立其仿真模型，对所列方程进行线性化处理，分别

基于平滑切换策略的航空发动机转速调节控制方法研究

作者： 赵静怡   来源： 大连理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 平滑切换   航空发动机   遗传算法   平衡流形展开模型   优化控制  

描述： 基于平滑切换策略的航空发动机转速调节控制方法研究

航空发动机滑油系统故障识别研究——金属屑形状及纹理识别

作者： 董静芳   来源： 中国民航大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   故障识别   BP神经网络   图像处理   滑油系统   磨屑识别  

描述： 。综上所述，本文提出航空发动机滑油系统故障识别研究，并以金属屑的形状及纹理识别为主要研究对象。 本文的研究工作主要有： 1、基于数字图像处理技术的磨屑图像预处理，有效降低了图像噪声

某型航空发动机的气路性能估计与故障诊断方法研究

作者： 倪敬帅   来源： 东北大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机   航空发动机   BP神经网络   气路   卡尔曼滤波   健康管理  

描述： 某型航空发动机的气路性能估计与故障诊断方法研究

智能PID控制器在航空发动机控制中的应用研究

作者： 傅强   来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数学模型   航空发动机   遗传算法   模糊自适应控制   PID控制器   稳态控制   灰色模型  

描述： 本文以某型航空发动机为研究对象,研究了模糊自适应整定PID控制、基于遗传算法的PID整定、灰色PID控制三种新型控制理论和方法,并将其应用于航空发动机的稳态控制中,在一些典型的工作状态进行了仿真.通过仿真可以看出,利用以上方法,对PID的控制参数进行在线寻优,可以?

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

作者： 李艳军   张建   曹愈远   张丽娜   来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊信息粒化   航空发动机   遗传算法   参数预测   折交叉验证   k   支持向量机(SVM)  

描述： 提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K-CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA