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根据【检索词:层次分析法 航空发动机 故障诊断 健康评估】搜索到相关结果 263 条
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基于模糊层次分析法的航空备件修理商评价与选择
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作者:
王晨光
崔崇立
张梁
来源:
物流科技
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
层次分析法
模糊评价法
航空备件
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描述:
层次分析法和模糊评价法建立航空备件修理商选择模型,并结合具体航空备件修理商数据进行计算分析,有助于改善以往航空备件送修决策比较主观、不够科学的情况。
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
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航空发动机故障诊断算法性能分析及参数优化
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作者:
王磊
郭迎清
孙浩
来源:
航空计算技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
参数优化
Kappa系数
故障诊断测试平台
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描述:
基于航空发动机故障诊断测试平台,通过蒙特卡洛仿真得到涡扇发动机部件、传感器及执行机构典型故障数据,经过参数换算、趋势监测、异常检测等过程进行故障诊断,采用加权最小二乘法实现故障隔离。利用故障诊断测试
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
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某型航空发动机中介轴承故障诊断技术研究
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作者:
董欢
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
故障诊断
随机森林
中介轴承
最小熵解卷积
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描述:
、环境温度高,因此,故障率高,对飞机的安全运行造成严重威胁。可见,开展航空发动机中介轴承故障诊断与状态监测技术研究,对保证飞机安全可靠运行具有重要意义。本文以某型航空发动机中介轴承为研究对象,利用航空发动机
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轻型飞机健康状态评估方法
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作者:
吴江
来源:
机械研究与应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
健康状态评估
层次分析法
可靠度
轻型飞机
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描述:
计算系统的可靠度。采用层次分析法,融入ATA MSG-3维修理念,计算各系统的权重因子,利用权重因子对可靠度数据进行线性组合,获得整机的健康状态值。示例表明,该方法符合轻型飞机的实际情况,算法简单、易于实现,能有效评估整机健康状态。
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基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断
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作者:
潘阳
李秋红
王元
来源:
推进技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
Kalman滤波器
航空发动机
气路故障诊断
涡轴发动机
Broyden算法
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描述:
针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出
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模糊推理和证据理论融合的航空发动机故障诊断研究
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作者:
孙玮琢
来源:
电子科学技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
模糊推理
证据理论
融合
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描述:
本文首先对模糊推理和证据理论概念进行简要介绍,其次结合故障征兆信号,并借助专业人士的多年经验,对航空发动机故障产生因素以及可能性进行研究分析,有效地处理了故障诊断中存在的模糊不清性的问题。希望通过本文的阐述,可以给相关领域提供一些参考。
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基于神经网络和流形学习的军用航空发动机故障诊断技术研究
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作者:
彭贤博
来源:
吉林大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
流形学习
滚动轴承
故障诊断
神经网络
军用航空发动机
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描述:
的。本文采用小波变换对获取到的滚动轴承振动信号进行降噪处理,利用时域和频域分析法提取振动信号的特征属性,构建故障样本集。本文提出了结合SOM和改进后的LE算法进行故障诊断的新模式,设定了军用航空发动机
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基于CREAM和IDAC综合分析法的自由飞行下航空器碰撞风险评估
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作者:
吕宗平
王松涛
张兆宁
来源:
安全与环境工程
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
通信导航监视性能
碰撞风险评估
人为因素
CREAM和IDAC
定位误差
自由飞行
航空器
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描述:
微分方程进行分析,人为因素采用CREAM和IDAC相结合的综合分析法进行研究,并建立相应的碰撞风险模型,对航空器飞行安全间距的安全性进行评估。最后,对所建模型进行实例验证,结果证实了模型的可行性。