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根据【关键词:RBF神经网络,飞机全电刹车系统,故障诊断,故障信号采集器,信号降噪,改进ABC】搜索到相关结果 557 条
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基于LabVIEW的航空发动机振动状态监测及故障诊断系统设计
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作者:
马业鹏
来源:
沈阳航空工业学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动
信号分析
虚拟仪器
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描述:
航空发动机是飞机的心脏,由于其结构复杂、工作条件恶劣,成为各类飞行事故的主要因素,因此对航空发动机进行状态监测和故障诊断就成为重要而迫切的任务。 本文以LMS公司的Testlab软件结构
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人工神经网络在航空发动机故障诊断中的应用
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作者:
李平
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
专家系统
航空发动机
故障诊断
网络结构
神经网络
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描述:
本课题的研究目的是将神经网络技术应用于航空发动机气路部件故障的诊断,建立基于神经网络技术的航空发动机故障诊断专家系统.在本课题研究中,着重探索了人工神经网络在航空发动机故障诊断中应用的可行性.神经网络由于所具有的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息
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航空电源控制器BITE系统的研究与设计
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作者:
李广磊
来源:
西安交通大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
DSP
自检测
故障诊断
数字仿真
航空电源系统控制器
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描述:
的自检测、控制及故障诊断功能。原系统以单片机8085为核心,但其运算速度慢、资源有限、可扩展性差等问题日益突出。随着航空电源性能要求的不断提高,单片机不能满足要求;采用数字信号处理器(Digital
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航空发动机智能故障诊断系统关键技术研究
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作者:
蒋帅
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
遗传算法
BP神经网络
故障诊断
模糊专家系统
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描述:
实现飞机发动机智能故障诊断对保证飞行安全和提高飞机出勤率起着至关重要的作用。然而现有的绝大多数飞机发动机故障诊断系统都没有充分利用实时飞行参数数据与设备故障报文相结合进行实时故障诊断,且普遍存在
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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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