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GLT-CNN方法及其在航空发动机中介轴承故障诊断中的应用
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作者:
王奉涛
薛宇航
王洪涛
马琳杰
李宏坤
韩清凯
于晓光
来源:
振动工程学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
故障诊断
优化算法
灰度变换
轴承
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描述:
GLT-CNN方法及其在航空发动机中介轴承故障诊断中的应用
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基于ABC-BP神经网络的航空发动机故障诊断方法研究
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作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
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描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对
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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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基于ABC-BP神经网络的航空发动机故障诊断方法
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作者:
鲜倪军
来源:
装备制造技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
人工蜂群算法
BP神经网络
故障诊断
机械磨损
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描述:
为有效诊断发动机机械磨损故障,根据滑油金属磨屑建立基于ABC-BP神经网络故障诊断模型。模型针对BP神经网络的缺陷,利用人工蜂群优化BP神经网络,在初始化参数时将BP神经网络的误差函数作为
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一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
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作者:
张全德
陈果
郑宏光
陈明衡
王培文
王洪伟
李华
来源:
润滑与密封
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
界限值
特征融合
故障诊断
规则提取
数据挖掘
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描述:
针对航空发动机磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题,提出一种基于油液数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法。该方法利用自组织神经网络对原始多维特征数据进行特征融合,得到融合值;利用
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基于GA-BRBPNN的航空自耦变压整流器故障诊断方法
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作者:
董慧芬
郑坤
杨占刚
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
贝叶斯正则化
遗传算法
BP神经网络
故障诊断
航空自耦变压整流器
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描述:
神经网络(Bayesian regularisation back propagation neural network, BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。首先,实现ATRU故障仿真,以时频分析方式
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一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
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作者:
吕卫民
孙晨峰
任立坤
赵杰
李永强
来源:
兵工学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
轻量级梯度提升机
注意力机制
航空发动机
故障诊断
时间卷积神经网络
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描述:
)和轻量级梯度提升机(LGBM)的航空发动机气路故障诊断方法。故障诊断分为故障特征提取和分类诊断两个过程:引入TCN框架在保证故障数据训练时序逻辑的基础上,实现对远层历史信息和当前层信息的特征融合构建
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航空测控技术及故障诊断技术
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作者:
聂艾鑫
来源:
科技尚品
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空测控技术 故障诊断技术
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描述:
本文对我国电子设备电路板故障诊断技术的发展前景展开了简要论述,并结合其他航空公司诊断系列产品进行系统的分析.华佗电子珍所系列产品HTEDS8000系统介绍了电子设备电路板诊断技术及应用.该系统对先进的测试和故障诊断技术进行了综合,各类电子设备,特别是军用电子装备的维修及综合测试均可采用这一技术手段.
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飞机液压系统故障诊断
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作者:
李耀华
王星州
来源:
计算机工程与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
信息熵
熵权法
故障诊断
飞机液压系统
人工蜂群
反向传播(BP)神经网络
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描述:
为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入
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航空发动机故障诊断技术研究
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作者:
张美仙
来源:
引文版(工程技术)
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机 故障诊断 技术
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描述:
航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环,在航空发动机的设计、生产、使用和维护中起着非常重要的指导作用。本文在简要介绍航空发动机故障诊断基本概念及意义的基础上,详细介绍了目前使用较为广泛的五种诊断方法以及正在发展的两种现代故障诊断方法。