《基于可测信息源的APU故障智能诊断方法研究》PDF+DOC
作者:郭晓静,宋胜博,张杨
单位:华北计算机系统工程研究所
出版:《》
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDZJY2015090430
DOC编号:DOCDZJY2015090439
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《滚动轴承的智能诊断系统研究》PDF+DOC2007年第04期 陈霞
《APU故障智能诊断系统设计》PDF+DOC2015年第11期 郭晓静,宋胜博
《机械设备故障智能诊断技术水平与发展预测》PDF+DOC2005年第08期 王江萍,宁延平
《基于神经网络的无源多传感器属性数据关联》PDF+DOC2003年第01期 徐敬,王秀坤,胡家升
《液压设备故障智能诊断系统(综述)》PDF+DOC2002年第01期 钟展青,邓家青,李行
《雷达系统故障的诊断技术》PDF+DOC2012年第05期 常凯,吴国庆
《小波神经网络故障诊断法在飞机燃油系统中的仿真研究》PDF+DOC2011年第01期 万凤琴,许静
《飞机防滑刹车系统的智能故障诊断与重构》PDF+DOC2010年第01期 廖力清,段凌飞,熊翔,王颂
《现代设备故障智能诊断研究进展》PDF+DOC2014年第05期 熊国良,黄文艺,张龙
《基于DS证据理论的精馏塔故障诊断方法》PDF+DOC2013年第28期 杨帆,江星,陈茂林,吴迅,张岗
针对APU维修智能化水平较低问题,提出了一种基于可测信息源的APU故障智能诊断方法,利用BP神经网络建立智能故障诊断模型,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法。在数据处理中采用小波分析及巴特沃斯数字滤波器,对所采集数据中的噪声和干扰进行滤除。利用APS3200型APU的相关数据作为样本,建立了基于BP神经网络的APU故障智能诊断模型。利用MATLAB进行建模计算,结果表明,该智能诊断模型具有学习速度快、噪声干扰抑制能力强等特点,且诊断结果准确,提高了维修单位维修效率,对提高航空公司机务维修自动化水平具有重要意义。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。