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故障分

  • 基于神經網絡的某型飛機發動機故障診斷研究

    　　航空發動機故障診斷技術對避免飛行事故和降低飛行器運行成本是十分重要的。提出一種BP網絡對某型飛機發動機進行故障診斷，但是由于BP網絡收斂速度較慢而且容易陷入局部極小值，特別是BP網絡通常只能給出一個解，受訓練樣本病態影響大。因此通過對BP網絡的改進，建立了L-M算法神經網絡的飛機發動機故障診斷模型。實驗表明，該網絡在一定程度上克服了BP網絡存在的的問題，在逼近能力、分類能力和學習速度等方面均優于BP網絡。為機務人員提供了有效的、科學的發動機故障診斷方法，該種評估手段較好地解決了發動機故障診斷問題，在飛行安全中發揮著越來越大的作用。

    標簽： 神經網絡 發動機 故障診斷 飛機

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：小儒尼尼奧

  • 74LS74二分頻與四分頻電路

    分頻電路的設計與學習

    標簽： 74 LS 二分頻 分頻電路

    上傳時間： 2013-10-26

    上傳用戶：不懂夜的黑

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數字水印

    數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法，在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯

    標簽： 分塊 多尺度 頻域 數字水印

    上傳時間： 2013-11-08

    上傳用戶：199311

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

    由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗，結果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。

    標簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測

    上傳時間： 2013-10-31

    上傳用戶：417313137

  • 基于T-S模糊故障樹的系統故障診斷研究

    針對傳統的故障樹分析法在故障診斷中存在的缺點和不足，文中將模糊理論運用到故障診斷中，提出基于T-S的模糊故障樹的故障診斷法。介紹了T-S模糊模型及算法，建立了診斷系統的故障庫和推理機。使設備操作和維修人員可及時發現故障，降低系統故障率，提高了保障的能力。

    標簽： T-S 模糊 樹 故障診斷

    上傳時間： 2013-10-20

    上傳用戶：heheh

  • 一種面向瞬時故障的容錯技術的形式化方法

    軟件發生瞬時故障時，可能會導致處理器狀態改變，致使程序執行出現數據錯誤或者控制流錯誤。目前已有許多軟件、硬件以及混合的解決方案，主要的方法是重復計算和檢查副本的一致性。但是，生成正確的容錯代碼十分困難，而且幾乎沒有關于證明這些技術的正確性的研究。類型化匯編語言（TAL）是一種標準的程序安全性證明的方式。本文概述了一種面向瞬時故障的軟硬結合的容錯方法，以及對該方法的形式化方法，包括容錯類型化匯編語言、類型系統和容錯定理。形式化的目的是為了驗證，只有通過驗證的程序代碼才是類型安全的。本文只簡單介紹了程序的形式化方法。

    標簽： 瞬時 容錯技術

    上傳時間： 2014-01-15

    上傳用戶：dudu1210004

  • 差分放大器--湖南大學

    差分放大器--湖南大學

    標簽： 差分放大器 大學

    上傳時間： 2013-11-23

    上傳用戶：chenlong

  • 16位10 MSPS ADC AD7626的單端轉差分高速驅動電路

    圖1所示電路可將高頻單端輸入信號轉換為平衡差分信號，用于驅動16位10 MSPS PulSAR® ADC AD7626。該電路采用低功耗差分放大器ADA4932-1來驅動ADC，最大限度提升AD7626的高頻輸入信號音性能。此器件組合的真正優勢在于低功耗、高性能

    標簽： MSPS 7626 ADC AD

    上傳時間： 2013-10-21

    上傳用戶：佳期如夢

  • 74LS294 74LS292分頻器

    數字芯片的簡單應用有74LS294和74LS292分頻器。

    標簽： 74 LS 294 292

    上傳時間： 2013-12-27

    上傳用戶：caiguoqing

  • 形態梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監測和診斷。

    標簽： 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間： 2013-11-01

    上傳用戶：AISINI005

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