基于SSA-LSTM的高高原民航飞机空调系统故障预测

作者： 朱新宇     吴佩汶   来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： SSA   高高原航线   WQAR   预防性维修   LSTM神经网络   民用飞机   飞机空调系统  

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基于SSA-LSTM的高高原民航飞机空调系统故障预测

作者： 朱新宇     吴佩汶   来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： SSA   高高原航线   WQAR   预防性维修   LSTM神经网络   民用飞机   飞机空调系统  

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飞机高高原航线保障方法浅析

作者： 万胤全   陈辽   来源： 科技创新导报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 高高原航线   持续适航维修方案   运行品质   可靠性  

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飞机高高原航线保障方法浅析

作者： 万胤全   陈辽   来源： 科技创新导报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 高高原航线   持续适航维修方案   运行品质   可靠性  

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基于SSA-CNN的航空器着陆跑道占用时间预测

作者： 陈亚青     李颖哲     赵瑞     高浩然   来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： SSA   QAR数据   跑道占用时间   跑道容量   CNN模型  

描述： ，与航空器重量、风速、风向、脱离道角度等影响因素关联性较低。根据影响因素的关联性采用CNN预测模型均方误差为18.35,而优化后的SSA-CNN预测模型均方误差为17.31,预测结果可以为机场评估跑道容量提供参考。

基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍故障诊断

作者： 张小龙   汪曦   于晓光   薛政坤   崔芷宁   吕佳文   来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路卡箍   故障诊断   LSTM神经网络   VMD  

描述： 航空发动机液压管路-卡箍系统中卡箍振动信号具有非线性和非平稳性的特点，难以从卡箍故障信号中准确识别出其故障类型。针对该问题，提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)-长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型的智能故障诊断方法。首先，利用遗传算法对VMD的模态分量k值和惩罚因子α进行参数优化；然后，将优化后的VMD对卡箍故障振动信号进行分解处理；最后，将分解后的模态分量输入LSTM网络中进行特征学习，从而实现卡箍故障的识别。实验表明：该方法实现了对卡箍螺栓松动状态、根部断裂状态、衬垫磨损等3种典型故障的精准识别，故障总体识别准确率能够达到98.5%以上，有效地提高了航空液压管路卡箍故障识别的准确率。

基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍故障诊断

作者： 张小龙   汪曦   于晓光   薛政坤   崔芷宁   吕佳文   来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路卡箍   故障诊断   LSTM神经网络   VMD  

描述： 航空发动机液压管路-卡箍系统中卡箍振动信号具有非线性和非平稳性的特点，难以从卡箍故障信号中准确识别出其故障类型。针对该问题，提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)-长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型的智能故障诊断方法。首先，利用遗传算法对VMD的模态分量k值和惩罚因子α进行参数优化；然后，将优化后的VMD对卡箍故障振动信号进行分解处理；最后，将分解后的模态分量输入LSTM网络中进行特征学习，从而实现卡箍故障的识别。实验表明：该方法实现了对卡箍螺栓松动状态、根部断裂状态、衬垫磨损等3种典型故障的精准识别，故障总体识别准确率能够达到98.5%以上，有效地提高了航空液压管路卡箍故障识别的准确率。

飞机空调系统的建模与仿真研究

作者： 束怡   李艳军   曹愈远   胡建栋   来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态分析   仿真   飞机空调系统   建模  

描述： 以飞机空调系统为研究对象,建立了飞机空调系统关键部件的数学模型,并通过模块化结构方法对各部件的仿真模型进行了验证,利用MATLAB/Simulink软件建立模型,将各个模型以气体的流动顺序连接到一起

飞机空调系统的建模与仿真研究

作者： 束怡   李艳军   曹愈远   胡建栋   来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态分析   仿真   飞机空调系统   建模  

描述： 以飞机空调系统为研究对象,建立了飞机空调系统关键部件的数学模型,并通过模块化结构方法对各部件的仿真模型进行了验证,利用MATLAB/Simulink软件建立模型,将各个模型以气体的流动顺序连接到一起

航空发动机虚拟自学习控制方法研究

作者： 董建华   朱建铭   黎瀚涛   刘文烁   唐炜   来源： 航空工程进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   LSTM神经网络   智能控制   强化学习   TD3算法  

描述： 随着人工智能技术的发展，智能航空发动机逐渐成为当今航空领域研究的热点。传统的航空发动机控制对发动机模型的依赖性过强，而基于发动机气热动力学公式的机理建模会引入较大的建模误差，给控制器设计带来困难。对此，提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法，首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM神经网络建立虚拟学习环境，然后采用深度强化学习TD3算法，在虚拟环境中训练智能控制器，最后采用JT9D发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明：相比于传统PID控制，智能控制器产生的超调量更小，调节时间更短。