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根据【检索词:航空发动机 逆模型 比例积分 解耦】搜索到相关结果 31 条
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元胞自动机模型在航空发动机故障诊断中的应用
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作者:
郭宏志
李帅
赵理
来源:
测控技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
元胞自动机
故障模式
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描述:
航空发动机一般在高温、高压和高速转动的状态下工作,因此很难获取其全生命周期试验数据。针对无完整生命周期数据的小样本集合进行设计,提出一种基于元胞自动机的航空发动机故障诊断方法,该方法在获取发动机故障
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元胞自动机模型在航空发动机故障诊断中的应用
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作者:
郭宏志
李帅
赵理
来源:
测控技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
元胞自动机
故障模式
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描述:
航空发动机一般在高温、高压和高速转动的状态下工作,因此很难获取其全生命周期试验数据。针对无完整生命周期数据的小样本集合进行设计,提出一种基于元胞自动机的航空发动机故障诊断方法,该方法在获取发动机故障
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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航空发动机燃油力矩马达控制电路设计
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作者:
杨恒辉
赵小勇
王浩
来源:
测控技术
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
力矩马达 闭环控制 电流驱动
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描述:
针对力矩马达在航空发动机电子燃油控制装置中应用的特点,结合力矩马达的工作原理,详细分析了力矩马达的控制特性,采用基于电流负反馈方法实现力矩马达快速、精确控制,并对电路的设计原理与结构进行了分析;通过仿真软件Multisim仿真和试验验证,结果表明,所设计的控制电路能够满足航空发动机燃油控制的需求。
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某新型航空发动机的建模及仿真研究
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作者:
熊勇军
李鼎文
来源:
测控技术
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
三轴航空发动机 数学模型 Matlab/Simulink 实时仿真
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描述:
建立航空发动机的数学模型进行仿真实验在发动机的整个研制过程中尤为重要。针对目前大多航空发动机的建模及仿真研究都仅限于单轴或双轴发动机的问题,结合某新型航空发动机的特点提出三轴发动机的建模及仿真方法
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基于CompactRIO的便携式航空发动机温度采集系统
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作者:
徐涛
戚长森
来源:
测控技术
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
温度测试 航空发动机 CompactRIO LabVIEW FPGA RTOS
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描述:
为了满足航空发动机外场测试的便携性要求,利用NI公司的CompactRIO(CRIO)平台设计了发动机便携式温度测试系统。利用LabVIEW FPGA开发了CRIO的底层FPGA模块,实现对数据采集
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航空发动机高温测试技术的研究进展
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作者:
王燕山
董祥明
刘伟
黄漫国
李欣
崔海旭
来源:
测控技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
高温测试
温度传感器
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描述:
温度测试对于航空发动机设计与研制有极其重要的意义。航空发动机高温测试技术主要应用于热端部件高温燃气与壁面温度的测量,对于发动机燃气涡轮设计和了解燃烧室中的燃烧过程具有重要意义。主要介绍了热电偶测温
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基于改进LSTM的航空发动机气路参数预测方法
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作者:
马帅
吴亚锋
郑华
缑林峰
来源:
测控技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
性能参数预测
特征注意力机制
LSTM网络
故障诊断
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描述:
以及历史性能参数,最后通过解码器实现最终的参数预测。FAE/LSTM基于发动机飞行过程数据建立发动机在健康状态下的动态模型,从而作为参数预测模型应用于基于残差的故障诊断系统中。针对网络的预测性能和应用
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航空发动机状态监控和预测性维护应用研究
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作者:
廖鹏程
李昂
王骁
来源:
测控技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
深度学习
健康管理
剩余寿命预测
故障预测
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描述:
据进行降噪并预测剩余寿命,通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率;采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控模型