为了更好的对航空发动机整机振动进行故障诊断和识别，提出了改良的FSVM隶属度和多类隶属度与信息熵的融合定量分析方法，并且和传统的FSVM隶属度分析方法进行比较。对传统的FSVM的模糊隶属度函数改良后建立了多类模糊隶属度计算模型。通过实验实例验证了该多类模糊隶属度与信息熵相结合的技术对于航空发动机整机振动状态评估和故障诊断识别非常有效，计算出振动故障模式与故障原因之间的权值，建立了一个多参数的发动机振动状态分析模型；并对各类振动原因对发动机整体状态的影响进行定量分析，为发动机的振动抑制提供量化参考指标。
2022-04-16 17:13:18
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采用一维CNN神经网络算法，对西储大学轴承数据集分为10中故障类型进行故障识别，最终准确率很高；同时算法结构灵活，可以自定制网络及优化器，满足多张故障数据集。
2021-11-12 14:05:21
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当接收机可以观测到的卫星数目增加时，多颗卫星同时出错的概率大大增加。传统的接收机自主完善性监测算法（Receiver Autonomous Integrity Monitoring，RAIM）通常用来检测并识别一颗故障卫星，在多颗卫星同时出错时的识别结果并不理想。提出了一种改进的RAIM算法，在奇偶矢量法的基础上，从找出无故障卫星出发，进一步用这些无故障卫星信息进行粗略定位，由接收机的粗略位置来计算各颗卫星的伪距偏差，从而识别出并剔除故障卫星。经仿真验证，该方法可以解决两颗故障卫星时奇偶矢量法中的故障偏差抵消问题。
2021-09-07 14:54:51
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行业分类-物理装置-一种飞机液压系统故障识别方法，设备及可读存储介质.zip
2021-08-29 09:05:03
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