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根据【检索词:发动机健康管理 微机电传感器】搜索到相关结果 18 条
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信息缺失的航空发动机传感器数据重构
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作者:
周媛
左洪福
何军
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机 信息缺失 传感器数据重构 子空间 极化增量矩阵填充(PIMC)
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描述:
空间以跟踪并表示数据发展特征。将本文模型用于仿真数据进行验证,重构结果和无噪数据的归一化均方误差(MSE)均小于1×10-5,实验结果显示本文模型对于航空发动机传感器数据重构有很好的应用价值,对缺失数据和噪声是鲁棒的。
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航空发动机传感器与执行机构信息重构算法
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作者:
孙浩
郭迎清
赵万里
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
广义似然比(GLR)
故障幅值估计
信息重构
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描述:
为实现航空发动机传感器与执行结构在故障情形下的故障幅值估计及信息重构,缓解故障对发动机性能的影响,在已有故障检测和故障隔离算法的基础上,提出一种基于修正的广义似然比(GLR)方法的信息重构算法。针对
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航空发动机传感器与执行机构信息重构算法
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作者:
孙浩
郭迎清
赵万里
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
广义似然比(GLR)
故障幅值估计
信息重构
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描述:
航空发动机传感器与执行机构信息重构算法
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免疫SVM用于航空发动机磨损故障诊断研究
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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:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机 磨损故障诊断 铁谱分析 免疫算法 支持向量机
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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在航空发动机磨损故障诊断中的运用,首先总结了支持向量机
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航空发动机多变量变增益控制器设计及仿真
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作者:
李嘉
李华聪
徐轩
王淑红
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
涡扇发动机 多变量控制 KQ控制算法 变增益调度 控制器
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描述:
、传感器噪声的抑制、高频未建模动态的鲁棒稳定性和低频发动机建模误差不敏感等性能,满足发动机控制要求。其次,通过调度变量选择、设计点KQ控制器设计以及采用插值方法的非设计点KQ控制器设计等过程实现某型涡扇
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基于深度学习的航空发动机故障融合诊断
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
洪骥宇
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
抗干扰能力
决策融合
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描述:
通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机
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基于融合卷积Transformer的航空发动机故障诊断
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作者:
赵洪利
杨佳强
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
自注意力机制
航空发动机
故障诊断
深度神经网络
融合卷积Transformer
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描述:
航空发动机长期处于恶劣的气路环境下工作会面临腐蚀、侵蚀等问题,且故障参数特征不明显,因此精准的航空发动机故障诊断方法对保证飞机安全运行具有重要意义。为提高预测准确性,提出了一种基于融合卷积
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基于部件特性图优化的民航发动机性能退化建模
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作者:
郭庆
黄启廉
陈金亮
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
缩放基准点优化
气路分析
部件级建模
曲面拟合
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描述:
为了从单元体层级给出民航发动机气路性能退化的理论依据,以CFM56/3发动机为研究对象,首先,在使用特性图缩放法获取部件特性方程的基础之上,优化了风扇通用特性图缩放基准点的选取过程,提出了特性图
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融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
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作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
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描述:
航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
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航空发动机中气液两相流的可视化检测
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作者:
赵愉
岳士弘
张洋洋
王化祥
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
灵敏度矩阵
电阻抗断层成像
测量电压
FCM聚类算法
两相流型
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描述:
针对电阻抗断层成像(electrical impedance technology,EIT)技术中FCM(Fuzzy c-Means)聚类算法的灵敏度系数信息缺失以及测量电压的利用率低两方面问题,提出一种新的成像算法。在该算法中引入灵敏度矩阵信息修正各个剖分单元的电压。同时提出了将测量电压数据按照其权重系数进行处理的方法,该方法可应用于所有EIT经典反演算法之中。理论和数值仿真结果均表明,与已有的FCM算法相比,优化后算法对两相流型的定位准确度更高,得到的重建图像的空间分辨率与之前相比误差降低了5%~15%,相关系数提高了5%~20%。