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根据【关键词:PLC控制,故障诊断,电气设备,模糊逻辑】搜索到相关结果 550 条
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基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术
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作者:
陈文杰
崔江
来源:
电机与控制应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
整流电路
长短时记忆网络
电励磁双凸极发电机
故障诊断
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描述:
整流电路是航空发电机的重要组成部分,存在故障频发且维修困难等问题。为对电励磁双凸极发电机(DSEG)的整流电路进行故障诊断,研究了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的故障诊断方法。首先,采集多种
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航空发动机典型振动故障分析软件开发及应用
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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
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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。
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基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断
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作者:
周寒
莫李平
刘渊
王奕首
卿新林
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进KNN算法
特征优化算法
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描述:
为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进
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改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法
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作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
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描述:
针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法
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多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
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作者:
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源:
振动与冲击
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
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描述:
模块对原始振动信号进行特征提取;然后引入多头注意力模块,使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平;最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验
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某型航空交流发电机试车断电故障分析
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作者:
郭涛
邱欣
陈章恒
苑振宇
桑伟汉
来源:
电机技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
旋转整流器
故障诊断
交流发电机
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描述:
针对飞机试车过程中左侧无刷同步交流发电机发生的断电故障,结合飞机电源系统,对该故障展开分析。在分析中借助Multisim软件,对航空发电机内部旋转整流器进行单管故障仿真,对故障加以验证,最终实现故障诊断。
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基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究
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作者:
王潇雅
崔江
唐军祥
叶纪青
来源:
机械制造与自动化
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
航空发电机
旋转整流器
故障诊断
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描述:
航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器故障诊断领域。以航空三级式发电机为例
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大数据挖掘分析在航空发动机状态监控与故障诊断中的应用
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作者:
旷典
付尧明
房丽瑶
来源:
西安航空学院学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
大数据挖掘分析
故障诊断
状态监控
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描述:
受到发动机数据收集的限制,发动机状态监控和故障诊断结果较为模糊。随着科学技术的不断改进,发动机维修数据、使用数据和其它相关数据积累得越来越多,为进一步提高发动机监控水平和诊断精度,在发动机状态监控
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基于分层SDG的航空发动机燃油系统故障诊断方法研究
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作者:
杨康
李洁
张可
陈桑桑
来源:
计算机与数字工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机燃油系统
故障诊断
分层SDG
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描述:
针对航空发动机燃油系统故障样本较少,故障难以诊断的问题,对其提出采用分层SDG模型进行故障诊断的方法。基于SDG方法,采用分层策略,缩小故障源搜索空间,根据测量节点之间的内在联系向前搜索,判断是否为相容支路,从而获得备选故障源的集合。实例分析结果表明了该诊断方法的高效性。
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某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
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作者:
彭军
郭晨阳
张勇
张赟
杨欣毅
来源:
系统仿真技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
神经网络
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描述:
引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费较长时间,但是深度置信网络算法结构克服了浅层网络算法结构的不足,其计算结果能够达到更高诊断精度,并具有较好的抗噪性能。
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