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根据【检索词:断路器 电弧故障】搜索到相关结果 810 条
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航空发动机台架试车燃油系统气塞故障与排除方式分析
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作者:
常诚
肖连勇
来源:
中国设备工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
燃油系统
气塞故障
台架试车
排除方式
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描述:
本文针对航空发动机台架试车燃油系统气塞故障与排除方式进行研究,对目前国内试车台燃油系统主要特点、故障现场、故障机理、试车台燃油系统的发展趋势给出了详细分析,有益于提升发动机工作的稳定性。
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某型飞机发动机综合电子调节器干扰超短波电台故障分析
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作者:
韩海舰
刘勇
郑艳艳
来源:
舰船电子工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
电磁兼容测试
性能测试
故障分析
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描述:
简要介绍了某型飞机一例发动机综合电子调节器干扰超短波电台的故障现象及影响,通过灵敏度测试、电磁兼容测试及串件测试,详细分析了故障发生的机理,查找出了干扰源及传播途径,并提出了相应的整改措施及建议。
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基于BP神经网络的民航甚高频故障诊断技术研究
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作者:
刘宏浩
来源:
中国信息化
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
模糊神经系统
模糊神经网络算法
隐含层
甚高频
神经网络工具箱
神经网络
BP
故障矩阵
激活函数
模糊系统
故障诊断技术
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描述:
一、甚高频通信系统VHF通信系统地面台站通常由收发信机、滤波器组以及天线三大模块构成。其中发信机组主要负责对信号进行频率合成,它的核心设备是一个可以输出稳定频率的频率合成器,合成频率受信号调制后,由天线向外发射。相反,天线接收的信号则由接收部分处理,经过放大、滤波等步骤恢复出音频信号。众所周知,航班起飞
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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
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某型航空发动机扭矩曲线故障原因分析与排故
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作者:
丁琪
邹闰
马洪亮
唐家茂
陈蔚兴
罗岸
韩奉林
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
扭矩曲线
排故
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描述:
某型航空发动机在交付试车过程中,经常出现扭矩不合格故障。从测扭机构原理出发,建立滑油压力与输出扭矩的总体模型。对力学模型进行分析可知,中间轴承润滑状态是影响扭矩测量的重要因素。通过计算比油膜厚度
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基于故障树模型的航空雷达在线入侵诊断系统设计
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作者:
徐新星
来源:
计算技术与自动化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
诊断流程设计
在线入侵
故障树模型
航空雷达
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描述:
面对传统航空雷达在线入侵诊断系统受到刷新率影响,导致诊断精准度较低的问题,提出了基于故障树模型的航空雷达在线入侵诊断系统设计。使用FS-N40型号光纤传感器,将待测物理量转换为相位或振幅形式,由此
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某型航空发动机扭矩曲线故障原因分析与排故
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作者:
丁琪
邹闰
马洪亮
唐家茂
陈蔚兴
罗岸
韩奉林
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
扭矩曲线
排故
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描述:
某型航空发动机在交付试车过程中,经常出现扭矩不合格故障。从测扭机构原理出发,建立滑油压力与输出扭矩的总体模型。对力学模型进行分析可知,中间轴承润滑状态是影响扭矩测量的重要因素。通过计算比油膜厚度
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基于故障树模型的航空雷达在线入侵诊断系统设计
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作者:
徐新星
来源:
计算技术与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
诊断流程设计
在线入侵
故障树模型
航空雷达
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描述:
面对传统航空雷达在线入侵诊断系统受到刷新率影响,导致诊断精准度较低的问题,提出了基于故障树模型的航空雷达在线入侵诊断系统设计。使用FS-N40型号光纤传感器,将待测物理量转换为相位或振幅形式,由此
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物联网背景下的计算机技术在航空发动机故障诊断中的应用
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作者:
李海英
何高明
来源:
内燃机工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
物联网
发动机故障诊断
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描述:
近年来,物联网时代的到来使计算机技术和信息化技术得到了空前的发展并应用于各行各业,物联网技术在内燃机故障诊断领域的应用十分广泛。内燃机作为一种能将燃料的化学能转化为热能,进而转化为动能的热力发动机,广泛应用于汽车、飞机、船舶等交通工具的动力系统中。在航空领域中,
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基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究
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作者:
崔芷宁
于晓光
孙杰
于喜金
冉子晴
张小龙
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度残差网络
航空液压管路
自适应白噪声完备总体经验模态分解
早期故障预测
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描述:
ResNet网络结构,并将获得的分量输入到深度残差网络(ResNet)进行训练测试。实验结果表明:CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1 200次时,准确率将会达到
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