基于迁移学习的飞机燃油系统故障检测方法研究

作者： 武嘉琦     季友昌     袁伟伟   来源： 飞机设计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃油系统   故障检测   迁移学习  

描述： 基于迁移学习的飞机燃油系统故障检测方法研究

民用航空发动机点火系统故障检测设计研究

作者： 马安祥   白国娟   李艳宏   冀浩   来源： 机电信息 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   点火系统   故障检测  

描述： 点火系统作为开环控制系统，其故障检测难度较大，鉴于此，在深入分析点火失败的具体原因及其与点火系统故障的关系后，提出了基于逻辑推断方法的点火系统故障机载检测方案。该方案的有效实施显著提高了点火系统故障检测的精细程度，缩短了排故时间，提升了民用航空发动机的运营经济性和可靠性。

基于迁移学习的飞机燃油系统故障检测方法研究

作者： 武嘉琦     季友昌     袁伟伟   来源： 飞机设计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃油系统   故障检测   迁移学习  

描述： 基于迁移学习的飞机燃油系统故障检测方法研究

基于SSA-SVM的航空电弧故障检测

作者： 戴洪德     张志亮     崔伟成     王艺卉     陈美男   来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波分析   支持向量机   麻雀搜索算法   故障检测   电弧  

描述： machine, SSA-SVM)的航空电弧故障检测方法。首先采用小波分解对电弧故障电流数据进行分解，小波分解能有效克服经验模态分解时存在的模态混叠问题。再从信号无序度的角度对电流分量提取能量熵、模糊熵

基于差分隐私的航空发动机喘振故障检测

作者： 岑鹏   郑德生   陆超   来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 差分隐私   航空发动机   卷积神经网络   故障检测   喘振  

描述： 为保护航空发动机数据集包含的众多敏感数据，将差分隐私技术融入卷积神经网络中，提出一种具有差分隐私的卷积神经网络故障检测模型(DP-CNN模型)。阐述了卷积神经网络和差分隐私技术的基本理论和计算步骤

基于差分隐私的航空发动机喘振故障检测

作者： 岑鹏   郑德生   陆超   来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 差分隐私   航空发动机   卷积神经网络   故障检测   喘振  

描述： 为保护航空发动机数据集包含的众多敏感数据，将差分隐私技术融入卷积神经网络中，提出一种具有差分隐私的卷积神经网络故障检测模型(DP-CNN模型)。阐述了卷积神经网络和差分隐私技术的基本理论和计算步骤

基于深度学习的航空发动机传感器故障检测

作者： 刘云龙   谢寿生   郑晓飞   边涛   来源： 传感器与微系统 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞参数据   深度学习   故障检测   深度置信网络   航空发动机传感器  

描述： 针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理

基于深度学习的航空发动机传感器故障检测

作者： 刘云龙   谢寿生   郑晓飞   边涛   来源： 传感器与微系统 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞参数据   深度学习   故障检测   深度置信网络   航空发动机传感器  

描述： 针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理

基于时序二维化的航空传感器故障检测

作者： 张达     高君宇     丁腾欢     谷士鹏     李学龙   来源： 西北工业大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 格拉姆角场   时间序列分析   分段聚合近似   航空传感器   故障检测  

描述： 航空传感器故障检测在航空飞行任务中具有重要意义。然而传感器时序数据长度极长、时间跨度极广导致目前大多数方法检测性能较差。针对上述问题，提出基于时序二维化的航空传感器故障检测(time-series

基于LSTM自编码器的航空发动机故障检测

作者： 张忍     白杰   来源： 航空计算技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   LSTM   发动机健康管理   故障检测   自编码器  

描述： 故障检测作为航空发动机健康管理的主要内容之一，是保证航空发动机的安全性、可靠性和经济性的重要手段。针对发动机发生概率最大的气路部件故障，提出了一种长短期记忆神经网络(Long Short Term