摘要
本发明公开了基于人工智能的民航故障监测方法及系统,方法包括数据采集、预处理、构建延迟功能、建立民航故障监测模型和民航故障监测。本发明属于故障监测领域,具体是指基于人工智能的民航故障监测方法及系统,本方案通过引入动态延迟动态神经网络方程,模拟民航系统的动态行为;采用多段延迟区间描述不同工况下的延迟特性,为民航提供更为全面的状态监测手段,确保民航运行的安全性和稳定性;通过延迟无源性判据,判断民航系统是否处于正常运行状态,实现故障监测快速决策;通过结合延迟、动态调节和无源性判据,能够全面评估民航系统状态,提供对复杂故障模式的应对能力,进而提高故障监测的效率。
技术关键词
延迟功能
故障监测方法
民航系统
动态神经网络
飞行参数数据
延迟效应
矩阵
监测模块
数据采集模块
系统状态变化
数据标签
故障监测系统
顶点
正确率
梯度下降法
训练集
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监测电缆
电缆故障监测方法
构建训练集
电气
参数
动态神经网络
光电探测器
神经网络加速器
界面缺陷
标签
调压阀
动态神经网络
开度控制器
压力控制器
模糊控制器
故障监测方法
汽车零部件
寿命预测模型
轮廓系数
监测点
混合配电网
故障监测方法
直流电缆
直流输电网络
信号