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- 基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究
- 作者： 殷锴 钟诗胜 那媛 李臻 来源： 航空发动机 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 BP神经网络 故障检测
- 描述： 为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。
- 飞机电缆间歇性故障检测方法研究
- 作者： 吴志江 来源： 电子测量技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机电缆 故障检测 扩展频谱时域反射法(SSTDR) 间歇性故障
- 描述： 针对在飞行训练中,由于振动或复杂环境等因素导致的飞机电缆传输信号出现瞬断、瞬短等间歇性故障难以检测这一实际问题,在分析传统电缆短路、短路等硬故障检测方法的基础上,研究更加适用于飞机电缆的间歇性故障检测方法;并结合理论分析,进一步开展了基于SSTDR的飞机电缆故障检测与定位系统软硬件设计,给出了总体设计与主要模块设计方案,介绍了系统测试流程与部分人机交互界面,结合实际电缆测试实验,验证了系统检测方法的有效性,为解决飞机电缆间歇性故障检测问题提供了理论参考与技术支撑。
- 航空器测试与故障预测技术
- 作者： 苏艳 来源： 北京航空航天大学出版社 年份： 2018 文献类型 ： 图书 关键词： 检测 英文 故障检测 航空器
- 描述： 本书详细介绍了涉及飞机测试和预测技术方面的先进理论和技术，建立了飞机可测试性和故障预测技术的完整理论体系和框架，全面介绍了飞机常见的可测试性和预测方法，包括故障诊断和预测系统设计、可测性建模方法、传感器和传感策略等。
- 基于自适应滑模观测器的航空发动机故障检测
- 作者： 陶立权 刘程 王伟 来源： 计算机仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑模观测器 故障检测 检测准确率 多目标优化
- 描述： 基于自适应滑模观测器的航空发动机故障检测
- 基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法
- 作者： 朱敏 刘奇 刘星 许晴 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 局部多核学习 一类分类 故障检测 超限学习机
- 描述： (one-class classification,OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve,AUC
- 基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法
- 作者： 朱敏 刘奇 刘星 许晴 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 局部多核学习 一类分类 故障检测 超限学习机
- 描述： (one-class classification,OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve,AUC
- 航空飞行器发动机滑油压力故障检测分析
- 作者： 魏士童 辛后居 王梦玉 来源： 计算机仿真 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空飞行器 发动机 故障检测 滑油故障
- 描述： 航空飞行器发动机的滑油压力过低,会导致飞行过程故障,缩短航空器寿命。对飞行器发动机的滑油压力故障的检测,需要计算发动机回归模型的输出权值,得到滑油压力故障输入的预测值,完成滑油压力过低故障的检测。传统方法对滑油压力故障样本进行学习,得到最优决策函数,但忽略了对滑油压力故障的预测值求取,导致故障检测精度偏低。提出基于Im OS-ELM算法的航空飞行器发动机滑油压力故障检测方法,利用若干航空飞行器发动机运行数据计算协方差矩阵的初始值,并利用自适应阈值的判断方法对Mahalanobis距离进行判断,保证航空飞行器发动机滑油压力故障检测检测的实时性。通过计算发动机输出权值,得到航空飞行器发动机滑油压力故障输入的预测值,从而确定检测的误差,提高检测的准确度。实验结果表明,所提方法能够准确对航空飞行器发动机滑油压力故障进行检测,且检测的实时性较好。
- 基于LMKL的航空电子部件故障检测技术
- 作者： 宁贵敏 来源： 电子测试 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： LMKL 故障检测 航空电子
- 描述： 为了使航空电子部件故障诊断精度得到提高，提出了基于LMKL的航空电子部件故障诊断方法。使用正常状态下小样本数据，提出基于LMKL的数学表达方式。得到局部核权重对离线检测需要的统计检验量和阈值进行定义，实现故障检测功能。最后，将此方法在航空电子设备中使用。通过结果表示，方法能够提高特异度、查准率和召回率。
- 基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
- 作者： 王琛 李峰 来源： 自动化应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障检测 神经网络 传感器
- 描述： 针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果，并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况，引入神经网络，开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究。通过航空发动机传感器运行数据采集与处理、航空发动机传感器故障诊断模型构建、基于神经网络的故障诊断模型训练、训练后诊断模型的自动检测，提出一种全新的检测方法。通过对比试验的方式证明，新的检测方法应用到航空发动机传感器的故障检测中，能够使其更快速地检测，并且保证检测准确率超过90%，可以为航空发动机稳定运行提供保障。