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根据【检索词:系统故障诊断】搜索到相关结果 677 条
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基于联合观测器的航空发动机控制系统故障诊断
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作者:
王璐璐
缑林峰
梁爱侠
周子涵
刘志丹
来源:
中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
发动机控制
滑模观测器
故障检测率
系统故障诊断
强鲁棒性
执行机构故障
联合观测
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描述:
基于联合观测器的航空发动机控制系统故障诊断
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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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基于模型和故障树的飞机故障诊断方法
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作者:
王雪飞
李青
冯力
来源:
科学技术与工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
故障树
故障诊断
模型
飞机
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描述:
针对飞机外场排故的实际需求,提出了基于模型和故障树的故障诊断方法,其原理是,根据外场模块化排故的特点和飞机设计知识,建立以LRU(外场可更换单元)为对象的飞机物理模型(基于LRU的简化飞机系统模型
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案例推理方法在飞机故障诊断中的应用
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作者:
刘春
郭大鹏
来源:
机械工程师
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
工艺设计
飞机装配
装配数据集
MBD
装配仿真
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描述:
从MBD装配数据集管理、基于MBD的飞机装配工艺规划和仿真等方面,介绍了飞机装配技术的研究和发展现状以及应用前景。基于MBD的飞机数字化装配技术能够在飞机产品设计阶段,通过装配仿真对装配工艺进行分析和优化,从根本上改变了必须依赖实物的传统装配工艺方法,实现了并行工程理念,是未来飞机数字化装配技术的发展方向,具有广泛的应用前景。
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飞机发电机故障诊断的多特征参数组合分析
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作者:
钱伟
王海斌
杨江
冯斌
来源:
测控技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
小波变换
故障特征
飞机发电机
神经网络
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描述:
值,构建神经网络进行故障判定,选用不同的振动特征参数组合对检验样本进行验证以期获得指向性较好的飞机发电机故障特征参数。诊断结果表明,利用RBF网络对发电机故障诊断,采用基于幅值域的特征参数峭度指标、峰值因子
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基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
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作者:
郑晓飞
郭创
姚斌
冯华鑫
来源:
计算机工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
信号重构
故障诊断
深度学习
航空传感器
深度置信网络
故障隔离
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描述:
为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信
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免疫支持向量机用于航空发动机磨损故障诊断
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作者:
张建
李艳军
曹愈远
张丽娜
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
免疫算法
航空发动机
支持向量机(SVM)
铁谱分析
磨损故障诊断
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描述:
航空发动机在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。首先,总结
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为
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航空发动机故障诊断方法研究
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作者:
高树伟
来源:
科技展望
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
故障诊断
指印图
模糊聚类分析
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描述:
针对航空发动机的特点,提出一种利用BP神经网络和模糊聚类分析的航空发动机故障诊断方法,进行了BP神经网络的建立及训练相关初始化参数的设置,提取指印图中的故障数据,并引入噪声作为发动机的故障数据,分别利用这两种方法进行故障诊断,并对两种方法做出比较。
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为