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根据【关键词:飞机防滑刹车系统,人工蜂群算法,BP神经网络,故障诊断,数据增强,故障注入】搜索到相关结果 315 条
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基于MSIF-2DCNN的航空发动机中介轴承故障诊断方法
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作者:
郭伟超
辛晓行
杜亮
王景琪
思悦
李淑娟
来源:
振动与冲击
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
故障诊断
多传感器信息融合(MSIF)
中介轴承
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描述:
基于MSIF-2DCNN的航空发动机中介轴承故障诊断方法
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基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究
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作者:
胡兰
欧阳华
栗娜娜
来源:
内燃机与配件
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
振动分析
故障诊断
装配试车
信号处理
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描述:
基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究
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基于交通物流行业能源保障的数字孪生系统研究——以航空油料储运数字化场景为例
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作者:
夏伟
任琳琳
来源:
铁路采购与物流
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
数字孪生
航空油料
故障诊断
智慧储运
智能运维
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描述:
基于交通物流行业能源保障的数字孪生系统研究——以航空油料储运数字化场景为例
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基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析
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作者:
黄奇
徐月芳
来源:
航空计算技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
组合预测算法
Squares
Support
BP神经网络
民航收益管理
LS
SVM)
最小二乘支持向量机(Least
Machines
Vector
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描述:
利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益。结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。
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基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断
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作者:
付松
钟诗胜
林琳
张永健
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
支持向量机
小样本
深度自编码器
故障诊断
迁移学习
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描述:
为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足问题,提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。在该方法中,首先利用大量的正常样本对DAE
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改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用
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作者:
郑波
马昕
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
自适应检测响应
故障诊断
自适应继承
PSO算法
Kohonen网络
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描述:
针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高
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基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
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作者:
陈虹潞
黄向华
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极限学习机
控制系统
简约改进
故障诊断
深度学习
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描述:
为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
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基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法
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作者:
张振良
何荣荣
张鉴靓
来源:
航空发动机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多工况
航空发动机
故障诊断
故障传播
气源系统
符号有向图
云模型
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描述:
针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题,提出了基于云模型符号有向图(SDG)的发动机多工况故障诊断方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理,应用故障关联矩阵进行相容通路的推理
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基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
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作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
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描述:
针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
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EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
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作者:
郭文军
张自来
陈丽君
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
AR
多模态
故障诊断
液压泵
神经网络
EMD
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描述:
针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题,开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural
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