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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
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关键词
飞机刹车系统与地面航向关系研究
作者:
钟亮
刘忠平
韩亚国
何芳霞
李文革
来源:
机床与液压
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机防滑刹车系统
不均度
地面航向
精度
滞环
描述:
从飞机地面航向控制要求出发提出刹车装置、刹车脚蹬、刹车阀的技术要求。通过计算防滑刹车系统压力精度、滞环、不均度,调整左右刹车压力改变飞机左右机轮刹车力矩,保证刹车过程中左右刹车压力一致,解决了飞机刹车过程中飞机地面航向控制问题。
基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究
作者:
刘红军
邵泓斌
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
粒子群优化算法
麻雀搜索算法
BP神经网络
ABAQUS仿真
航空壁板变形预测
描述:
航空壁板在制孔时由于装夹会发生轻微形变,导致盲制孔精度降低。受加工成本影响,无法通过众多激光传感器来确定装夹后壁板的确切位置。为精准预测航空壁板的变形量,提出一种改进的神经网络预测算法,首先利用粒子群优化算法(PSO)将BP神经网络的初始权值和阈值进行初次优化,再选取收敛速度快、全局寻优能力强的麻雀搜索算法(SSA)对权值和阈值进行二次寻优,从而建立SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测模型。利用Abaqus软件获取50组壁板变形数据作为神经网络的训练与预测数据(训练集45个,测试集5个),对神经网络模型进行训练。为了验证所建模型的准确性,利用BP、PSO-BP、SSA-PSO-BP这3种模型对测试集进行预测,并运用MAPE与RMSE对神经网络模型进行评价。结果表明:基于SSA-PSO-BP的神经网络模型预测航空壁板变形误差较小,预测结果准确率更高。
基于优化CNN的航空液压管路卡箍
故障诊断
作者:
窦金鑫
薛政坤
于晓光
范玉鑫
刘忠鑫
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
卷积神经网络
故障诊断
优化变分模态分解
描述:
箍智能
故障诊断
方法。基于优化的VMD将液压管路系统-卡箍振动信号分解成一系列固有模态函数;将含有卡箍故障信号明显的IMF输入到卷积神经网络训练模型,采用CNN进行自主特征学习和模式识别。并将该方法应用于实例中,结果表明:该方法不仅能有效地对信号进行分解,同时对不同类型的卡箍故障可达到精准识别和
故障诊断
。
多尺度特征组合优化的航空液压管路
故障诊断
作者:
薛政坤
汪曦
于晓光
王宠
刘思远
张景博
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
变分模态分解
故障诊断
航空液压管路
优化多尺度散布熵
描述:
为根据管路振动信号准确识别故障类型,提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路
故障诊断
方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数,实现管路振动信号的优化分解,选取最佳模态分量信号进行重构,重构后的信号
航空发动机典型振动故障分析软件开发及应用
作者:
金业壮
许卓
邓奕辰
李晖
闻邦椿
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动故障
分析软件
描述:
充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对航空发动机的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足
故障诊断
的需求。
基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路
故障诊断
研究
作者:
黄续芳
赵平
冯铃
张丽
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
故障诊断
深度学习
Bi/GRU模型
描述:
针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路
故障诊断
方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
基于空时模型的航空管路卡箍
故障诊断
研究
作者:
王铜宇
袁晟友
李开泰
米承权
林洁如
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空管路卡箍
故障诊断
空间特征提取
时间特征提取
描述:
针对航空液压管路卡箍振动信号受强噪声干扰,导致航空卡箍故障难以精准识别的问题,提出一种空时模型的航空卡箍
故障诊断
新方法。建立空间特征提取模型,对航空卡箍的故障特征进行局部融合。在空间模型中引入GRU
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