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根据【检索词:整合性神经肌肉训练】搜索到相关结果 168 条
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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:
郝红勋
来源:
中国民用航空学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
信息融合
D
故障诊断
人工神经网络
S证据理论
状态监控
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描述:
民航发动机是飞机的动力系统,相当于飞机的“心脏”。随着航空技术的发展,航空发动机的状态监控与故障诊断已经成为一个重要课题,受到众多专家学者的关注。 发动机的状态监控是先进航空维修的必要手段和前提条件,自从有了状态监控技术的发展,视情维修就成为
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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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基于神经网络的航空发动机间隙对EGT影响的研究
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作者:
陈文
来源:
中国民用航空学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
EGT
间隙
神经网络
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描述:
航空发动机排气温度(EGT)是表征发动机性能的最重要的参数之一,发动机维修厂商们一直致力于提高维修后的EGT裕度.装配间隙是维修过程中比较容易控制的对EGT有较大影响的因素之一.如何通过控制装配间隙来保证发动机维修后的EGT裕度一直是发动机维修厂商们所关心的,然而
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基于模糊神经网络的航空发动机控制方法研究
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作者:
王兰
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
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描述:
基于模糊神经网络的航空发动机控制方法研究
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航空中频逆变电源神经网络实时预测控制
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作者:
王海涛
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
直升机 航空中频逆变电源 神经网络 预测控制 PI电压调节器
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描述:
效果。本论文针对航空中频逆变电源(Aerial Intermediate Frequency Inverter Power Source,AIFIPS)提出了一种基于神经网络的实时PID交流电压控制方案
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基于记忆神经网络的航空发动机控制系统研究
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作者:
朱晨
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
记忆神经网络 多层感知器 BP网络 模型参考自适应控制 航空发动机控制系统 数字仿真
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描述:
记忆神经网络(MNN)的优点在于它对于阶数不确定和存在延迟的动态系统具有较强的学习和辨识能力.该文研究了记忆神经网络的结构和学习算法,在网络的可行性和收敛性以及结构参数的选取等方面做了较深入的分析
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神经网络理论在航空企业资产经营状况分析中的应用
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作者:
黄培生
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
人工神经网络
资产经营
航空工业企业
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描述:
该文首先介绍了课题的背景和意义,并引出利用人工神经网络对航空工业企业的资产及资产经营状况进行分析评价的可行性;为更好地认识和理解在以后指标体系中出现的一些术语、概念和资产管理方面的知识及其它们的相互关系,文中首先对企业资产经营的基本概念及分析方法作?
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基于神经网络的智能控制及在航空武器系统中的应用
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作者:
王晓东
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
神经网络 系统辨识 智能控制 故障检测 容错控制 反馈线性化
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描述:
该文讨论了基于神经网络的智能控制.论文的主要内容如下:首先在介绍神经元网络的基础上,阐述了网络在系统辨识中的基本原理及主要过程,解决了模型定阶问题和激励信号的选择等问题,并采用反馈线性化技术将其
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基于过程神经网络的航空发动机性能参数预测
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作者:
丁刚
付旭云
钟诗胜
来源:
2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
过程神经网络 航空发动机 性能参数预测 Levenberg
Marquardt
学习算法 相空间重构
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描述:
速度慢、易陷于局部极小点等问题,开发了一种基于正交 基函数展开的Levenberg-Marquardt 学习算法。为了提高过程神经网络的泛化能力,从提高训练样 本的质量和规模入手,研究了实际测量数据
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基于递归神经网络的航空发动机故障诊断
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作者:
马龙
来源:
十三省区市机械工程学会第五届科技论坛
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
遗传算法 递归神经网络 航空发动机 故障诊断
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描述:
提出了一种基于遗传算法的递归神经网络航空发动机故障智能诊断方法,利用某型发动机地面定检状态实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机的故障诊断模型,通过该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果
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