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- 多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断
- 作者： 薛政坤 汪曦 于晓光 王宠 刘思远 张景博 来源： 机床与液压 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解 故障诊断 航空液压管路 优化多尺度散布熵
- 描述： 为根据管路振动信号准确识别故障类型，提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数，实现管路振动信号的优化分解，选取最佳模态分量信号进行重构，重构后的信号
- 基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
- 作者： 黄续芳 赵平 冯铃 张丽 来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路 故障诊断 深度学习 Bi/GRU模型
- 描述： 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题，提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
- 基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
- 作者： 窦金鑫 薛政坤 于晓光 范玉鑫 刘忠鑫 杨同光 来源： 机床与液压 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路卡箍 卷积神经网络 故障诊断 优化变分模态分解
- 描述： 针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡箍
- 基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断
- 作者： 白杰 张正 王伟 孙晓楠 来源： 机床与液压 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波变换 容错控制 神经网络 改进粒子群优化算法 传感器
- 描述： 航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础
- 基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断
- 作者： 白杰 张正 王伟 孙晓楠 来源： 机床与液压 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波变换 容错控制 神经网络 改进粒子群优化算法 传感器
- 描述： 航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础
- 基于PLC的航空地面液压保障装备负载试验台设计
- 作者： 龚永奇 邓建 董程源 张文一 来源： 机床与液压 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 可编程控制器 液压负载试验台 航空地面液压保障装备
- 描述： 针对航空地面液压保障装备模拟训练和检测需求,设计一种基于可编程控制器的液压负载试验台,根据其液压系统和电气控制系统的要求,编写梯形图实现对航空地面液压保障装备的液压系统进行密封试验和持续工作时间试验。试验结果表明:该负载试验台工作可靠,满足使用要求。
- 航空发动机进气道防冰阀建模与典型故障仿真
- 作者： 刘艺涛 刘超 黎森 陈亚新 来源： 机床与液压 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 进气道 系统建模 防冰阀 故障仿真
- 描述： 介绍航空发动机进气道防冰阀的结构和原理,通过理论分析建立各部件的数学模型,并在AMESim软件中搭建防冰阀的整体模型。以某型飞机发动机为研究对象,仿真分析防冰阀中调压器的调压能力以及蝶形阀门
- 航空发动机液压管路疲劳寿命预测模型研究
- 作者： 闫国华 杜豪 刘勇 刘中华 来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路 航空发动机 预测模型 疲劳寿命
- 描述： 为较为准确地评估航空发动机液压管路的疲劳寿命，提出一种疲劳寿命预测模型。该模型重点计算一个循环周期内载荷对液压管路造成的损伤，在此基础上，建立液压管路危险点处的应力与疲劳寿命之间的解析关系式。将该
- 基于相似性与GA-RF的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 赵洪利 魏凯 来源： 机床与液压 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 健康指数 遗传算法 多模型相似性 随机森林 发动机寿命预测
- 描述： 针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程，以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化模型等问题，提出一种融合数据构建发动机健康指数(HI),并结合多模型相似性匹配与集成模型进行发动机剩余寿命预测的方法。利用层次聚类与轮廓系数筛选参数，并融合为发动机健康指数。采用遗传算法优化随机森林拟合发动机性能退化过程，并将多模型相似性匹配用于回归模型预测，优化模型的预测结果。选择某涡扇发动机仿真数据集(C-MPASS)验证所提方法的有效性。结果表明：该方法的RMSE为6.128、MAE为4.901,且融合健康指数和多模型相似匹配极大地提高了发动机剩余寿命预测精度。