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- 基于深度学习的航空发动机磨损部位识别方法
- 作者： 苗慧慧 曹桂松 孙智君 康玉祥 马佳丽 陈果 来源： 润滑与密封 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 一维卷积残差网络 能谱分析 深度学习 磨损
- 描述： 针对航空发动机润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多，靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题，提出一种基于深度学习的航空发动机润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元，搭建一维卷积残差网络模型。以航空发动机润滑油中磨损颗粒能谱分析数据为输入，采用所搭建的一维卷积残差网络模型实现对能谱数据的特征提取以及航空发动机磨损部位的定位识别；以某型航空发动机润滑油中磨损颗粒实测能谱数据验证该方法的有效性，并和Resnet18、Resnet34、CNN等网络模型进行对比验证。结果表明，所提方法对航空发动机磨损部位的识别精度达到95%以上。为了验证模型的鲁棒性和泛化能力，在真实的某型航空发动机能谱数据基础上，对含氧数据和噪声数据分别进行测试，进一步说明该模型用于对磨损定位识别的有效性，具备实际应用的可行性。
- 基于深度学习的航空发动机磨损部位识别方法
- 作者： 苗慧慧 曹桂松 孙智君 康玉祥 马佳丽 陈果 来源： 润滑与密封 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 一维卷积残差网络 能谱分析 深度学习 磨损
- 描述： 针对航空发动机润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多，靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题，提出一种基于深度学习的航空发动机润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元，搭建一维卷积残差网络模型。以航空发动机润滑油中磨损颗粒能谱分析数据为输入，采用所搭建的一维卷积残差网络模型实现对能谱数据的特征提取以及航空发动机磨损部位的定位识别；以某型航空发动机润滑油中磨损颗粒实测能谱数据验证该方法的有效性，并和Resnet18、Resnet34、CNN等网络模型进行对比验证。结果表明，所提方法对航空发动机磨损部位的识别精度达到95%以上。为了验证模型的鲁棒性和泛化能力，在真实的某型航空发动机能谱数据基础上，对含氧数据和噪声数据分别进行测试，进一步说明该模型用于对磨损定位识别的有效性，具备实际应用的可行性。
- 一种航空发动机磨损故障模糊融合诊断方法
- 作者： 曹桂松 马佳丽 苗慧慧 王雨薇 康玉祥 陈果 来源： 润滑与密封 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 油液分析 航空发动机 D 融合诊断 S证据理论 磨损故障
- 描述： 为提高航空发动机滚动轴承的磨损故障诊断的精度，综合利用多种油液分析方法的优点，提出一种航空发动机磨损故障的模糊融合诊断方法。首先，针对光谱分析、铁谱分析、颗粒计数分析、理化分析数据的各自特点，基于自定义隶属度函数对油液分析数据进行模糊化处理，从而得到表征光谱分析、铁谱分析、颗粒计数分析、理化分析数据的证据可信度和规则可信度，并得到综合可信度；然后利用D-S证据理论实现对多种油样分析数据的决策级融合诊断。将提出的融合诊断方法应用于航空发动机磨损故障诊断，利用某型发动机不同磨损时期的油液仿真分析数据对算法进行验证，证明了所提的方法具有很高的诊断精度和灵敏度。
- 一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
- 作者： 张全德 陈果 郑宏光 陈明衡 王培文 王洪伟 李华 来源： 润滑与密封 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 界限值 特征融合 故障诊断 规则提取 数据挖掘
- 描述： 针对航空发动机磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题,提出一种基于油液数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法。该方法利用自组织神经网络对原始多维特征数据进行特征融合,得到融合值;利用Parzen窗法制定融合值的界限值,将样本划分为正常、警告和异常3种状态;利用Weka软件对油液数据进行规则提取。该方法能够从油液光谱数据中识别出不同磨损状态信息,并提取出知识规则用于构建航空发动机磨损诊断系统的知识库,实现了基于润滑油光谱磨损数据的航空发动机故障诊断的自动化与智能化。应用某型飞机发动机实际油液光谱数据对提出的磨损故障诊断知识获取方法进行验证,结果表明:经特征融合得到的融合值能够准确反映航空发动机的劣化趋势;利用融合值的界限值划分样本状态,再进行规则提取时具有很高的识别率。