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根据【作者:
马帅,,吴亚锋,,郑华,,缑林峰
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关键词
考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估
作者:
孙瑞谦
缑林峰
韩小宝
刘志丹
来源:
推进技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
巴氏距离
性能退化
量化评价
最优状态观测器
故障可诊断性
距离相似度
描述:
航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真结果证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。
航空发动机LVDT测量元件的教学实验模拟装置设计
作者:
符江锋
李华聪
缑林峰
肖红亮
来源:
中国现代教育装备
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
测量元件
教学实验装置
描述:
以航空发动机控制实验教学改革为依托,给出了一种航空发动机控制系统LVDT测量元件教学实验模拟装置的设计方法。首先进行了LVDT模拟装置的总体方案设计;其次,在此基础上进行了LVDT模拟装置的软硬件设计;最后,给出了LVDT模拟装置的特性测试验证实例。结果表明,所设计LVDT模拟装置不仅实现了真实LVDT输出特性功能,并具有极高的精度,可用于该课程的实验教学环节。
“航空发动机控制系统”课程教学改革
作者:
陈毓智
缑林峰
马静
来源:
西部素质教育
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
课程内容
“航空发动机控制系统”课程
课程目标
描述:
“航空发动机控制系统”课程教学改革
一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短期记忆网络处理航空发动机的时序数据,自动提取与时间有关的特征,采用注意力机制为不同传感器特征和不同的时间步进行了加权.此外,本文还考虑到了不同操作条件对发动机剩余使用寿命的影响,将自动提取的特征与操作条件进行了特征融合.实验结果表明,本文提出的模型能有效预测航空发动机的剩余使用寿命,为基于状态的维护提供了可靠的支持.
一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短期记忆网络处理航空发动机的时序数据,自动提取与时间有关的特征,采用注意力机制为不同传感器特征和不同的时间步进行了加权.此外,本文还考虑到了不同操作条件对发动机剩余使用寿命的影响,将自动提取的特征与操作条件进行了特征融合.实验结果表明,本文提出的模型能有效预测航空发动机的剩余使用寿命,为基于状态的维护提供了可靠的支持.
航空发动机控制系统传感器和执行机构故障诊断研究进展与挑战
作者:
李慧慧
缑林峰
沈强
周永权
韩小宝
来源:
推进技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
信息融合
故障诊断
人工智能
航空发动机控制系统
机理模型
综述
描述:
航空发动机控制系统传感器和执行机构故障诊断研究进展与挑战
航空发动机控制系统传感器和执行机构故障诊断研究进展与挑战
作者:
李慧慧
缑林峰
沈强
周永权
韩小宝
来源:
推进技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
信息融合
故障诊断
人工智能
航空发动机控制系统
机理模型
综述
描述:
航空发动机控制系统传感器和执行机构故障诊断研究进展与挑战
多工况下航空发动机的故障模式分类
作者:
韩光洁
田晨
缑林峰
邵冬
罗斌
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积神经网络
故障模式
分类
描述:
航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点,本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法,可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后,将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明,一维卷积神经网络具有较好的分类精度,降低了网络模型的训练时间,对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.
多工况下航空发动机的故障模式分类
作者:
韩光洁
田晨
缑林峰
邵冬
罗斌
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积神经网络
故障模式
分类
描述:
航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点,本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法,可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后,将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明,一维卷积神经网络具有较好的分类精度,降低了网络模型的训练时间,对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.
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