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四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络(CNLS-MMD)四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异(MMD)衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。 相似文献
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故障树、故障Petri网和贝叶斯网络是评估系统可靠性、安全性的三种重要模型。其中,故障树在工程中应用最广,而后两种模型其各自具有不可替代的优点,可以弥补故障树在实际应用中的不足。在介绍三种模型的基础上,通过对故障树向故障Petri网转化方法、故障树向贝叶斯网络转化方法的研究,给出描述三种模型的典型逻辑关系等价结构图的表格,揭示三种模型的内在联系。结合该表,提出故障Petri网向贝叶斯网络的转化方法。同时,利用上述三种模型对导弹发动机故障进行对比分析,结果表明故障Petri网使故障传播过程一目了然,而通过故障Petri网络或故障树转化而来的等价贝叶斯网络可计算出更多定量结果。 相似文献
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机载270 V高压直流(HVDC)系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络(DRSN)的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流进行采集,并进行差值标准化处理获得特征数据;根据特征数据的特点,利用Flatten层对原有DRSN结构进行改进,来提高算法对故障模块的识别精度。在确定系统逆变模块故障之后,利用两相线电压之比确定出故障相,再利用线电压均值模型确定故障器件。相比于现有方法,所提方法仅使用1个电流传感器和2个电压传感器便实现了系统故障诊断,满足了飞机对重量的限制要求。实验证明:所提出的方法故障模块识别精度,以及故障器件定位精度可达97%以上,具有较好实用性。 相似文献
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为解决试验测控实况信息的可视化作用与全链路实况信息缺乏质量监测功能的矛盾日益突出的问题,就实况信息监测及质量检测分析开展研究。具体采用模块化的监测和质量分析方法,针对整个实况信息运行系统中的有效节点展开监测,主要帮助系统判定视音频流、IP码流的信息故障点,实时分析流信息指标,诊断网络实况信息的传输质量,通过对原始视频图像文件压缩前后逐帧度量及损伤映射分析,检测图像信号模糊不清,拖尾或边缘锐化等问题,为快速排查和判断实况信号故障信息提供了验证结果。最终,为实况信息的高质量运行提供监测手段和检测依据。 相似文献
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为了完善航空发动喘振故障研究和加速发动机技术快速成熟,通过分析喘振原因及其影响因素,建立故障树,将喘振影
响因素分为调节机构、进气扰动、主机性能及主机结构4个模块。以故障树及4个模块为依据,并综合考虑零部件发生故障概率和
维护工作难易程度,提出一种喘振故障外场诊断方法,制定排故流程以及与4个模块相对应的排故子流程,将排故流程模块化。
诊断方法已应用于外场用户的使用维护中,通过该方法,可将喘振故障快速定位于4个模块中的1个,进而根据该模块及其排故子
流程进行故障排查及处理。结果表明:该方法有效可行,能够大幅提高喘振故障的排查效率,并大量节约了航空发动机在外场中
的使用维护成本。 相似文献
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航天测控通信网自建成以来,整体运行较为稳定,但在网络安全方面也暴露出了一些问题,为研究和解决目前航天测控通信网中存在的网络安全问题, 在分析TCP/IP (Transmission ControlProtocol/Internet Protocol,传输控制协议/互联网协议)分层协议基本原理的基础上,研究了IP网数据链路层、网络层和传输层的协议漏洞及常见攻击方法,详细介绍了当前航天测控通信网的网络安全部署情况,根据网络现状分别对航天测控通信网上数据链路层、网络层和传输层存在的安全问题进行了纵向分析,针对分析出的各类安全问题,进一步给出了有效的防御措施和防护方法。最后,探讨提出了一套航天测控通信网配置维护管理系统的设计方案,通过建立设备配置信息库、检查信息记录库及网络故障库等,实现了对航天测控通信网安全稳定运行的有效管理。 相似文献
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基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。 相似文献
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针对我国航天测控通信网采用TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol,传输控制协议/互联网协议)导致的协议无法自主可控、服务质量难以保障以及网络资源难以精细化管理等问题,分析了国际上通信网络技术的现状及发展趋势,在介绍PTDN(Packet Telecommunication Data Network,分组通信数据网)技术的基础上,进行了PTDN技术在航天测控通信网中的适用性分析,给出了协议应用带来的效果改善以及存在的不足。随后,结合PTDN技术的未来发展情况,提出了该技术在航天测控通信网中的应用部署策略。最后,搭建实验环境对航天测控通信网采用PTDN技术的效果进行了实验测试,结果表明PTDN技术可有效支持除组播传输以外的其他业务应用。 相似文献
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为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明:优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。 相似文献
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基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法. 相似文献
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针对IP网络设备在使用过程中产生的广播风暴、传输数据丢包、MP-group(Multilink-group,复用链路组)接口链路层运行PPP(Point to Point Protocol,点对点协议)异常等问题,结合华为S9300交换机设备、NE40E路由器设备的工作原理,对策略路由机理、STP(Spanning Tree Protocol生成树协议)、广播数据帧复制过程进行了研究和分析。并通过分析问题产生的机理,发现了目前网络数据配置存在的不足,提出了在核心层交换机上配置流过滤策略等应对措施和快速处理故障的方法,对系统进行了完善与改进,并优化了相关领域的应用,为维护人员在任务中迅速、合理地实施应急处置提供了参考。 相似文献