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根据【检索词:系统故障诊断】搜索到相关结果 5647 条
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基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
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作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
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描述:
提出基于万有引力算法的Elman神经网络的故障诊断方法,即GSA-Elman神经网络,采用万有引力算法,优化Elman神经网络的初始权值和阈值。以PW4000发动机为例,将GSA-Elman算法
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基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
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作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
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描述:
提出基于万有引力算法的Elman神经网络的故障诊断方法,即GSA-Elman神经网络,采用万有引力算法,优化Elman神经网络的初始权值和阈值。以PW4000发动机为例,将GSA-Elman算法
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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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波音737NG飞机发动机起动机故障诊断与分析
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作者:
彭明玉
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
分析
波音737NG飞机
故障诊断
发动机起动机
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描述:
波音737NG飞机是第二代737的改进型飞机,不仅仅在系统上有了优化,并且整体也更加先进,维护起来更加方便,并且相较于第二代波音737的实用性和经济性也更高,这让波音737NG飞机的使用受到了广泛
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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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以能力培养为主导的民航工程类课程教学改革探究——以“飞机故障诊断技术”课为例
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作者:
阮永利
王顺利
王露
谢非
来源:
电源世界
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
荷电状态
霍尔效应
锂电池组
扩展卡尔曼
差分运放
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描述:
针对航空电源电池管理系统的可靠性和准确性要求,研究了当前电池组管理系统的特点。设计一种基于意法半导体STM32的航空电池成组管理系统。该系统的硬件包括电池组电压测量电路、温度测量电路和电流测量电路
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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:
诊断系统的知识库,实现了基于润滑油光谱磨损数据的航空发动机故障诊断的自动化与智能化。应用某型飞机发动机实际油液光谱数据对提出的磨损故障诊断知识获取方法进行验证,结果表明:经特征融合得到的融合值能够准确反映航空发动机的劣化趋势;利用融合值的界限值划分样本状态,再进行规则提取时具有很高的识别率。
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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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基于小波包和EMD的HHT时频分析方法在航空试验器轴承故障诊断中的应用
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作者:
吕作鹏
罗健
杨晓彤
苏钧聪
李晓玉
占锐
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
经验模态分解(EMD)
小波包
Huang变换(HHT)
轴承故障频率
航空试验器
Hilbert
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描述:
为适应高转速要求,航空试验器轴承通常选用陶瓷的球体和复合材料的保持架。这种轴承发热量小,同时保持架材料具有轻且脆的结构特点。轴承振动经过试验器传递到振动传感器后,常规的振动采集与温度监控都很难识别出有效的轴承故障信息,无法对轴承故障进行准确预判。针对这一问题,提出一种基于小波包、经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)组合的轴承振动信号分析方法。首先,通过小波包对振动噪声的抑制作用,经由EMD方法,对非平稳信号进行平稳化处理;之后,通过HHT时频分析提取出轴承的故障频率。通过将仿真信号和航空试验器的高速工装轴承的故障试验信号进行对比分析,验证了该技术对提取该类轴承故障特征的有效性,可为轴承故障早期诊断方法的研究提供参考。