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- 改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
- 作者： 伍济钢 文港 杨康 来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 卷积神经网络 故障诊断 航空发动机转子
- 描述： 不同尺度的卷积评分解决现有空间注意力机制对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题；将二者结合构建改进的通道空间注意力机制模块，再导入一维卷积神经网络中构建改进注意力机制的一维卷积神经网络完成智能故障诊断
- 基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法
- 作者： 杨柏 关焕新 王森 杨亮 王鹤蓉 来源： 微电机 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 故障诊断 主驱动电机 残差模块
- 描述： 为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断
- 基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
- 作者： 窦金鑫 薛政坤 于晓光 范玉鑫 刘忠鑫 杨同光 来源： 机床与液压 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路卡箍 卷积神经网络 故障诊断 优化变分模态分解
- 描述： 箍智能故障诊断方法。基于优化的VMD将液压管路系统-卡箍振动信号分解成一系列固有模态函数;将含有卡箍故障信号明显的IMF输入到卷积神经网络训练模型,采用CNN进行自主特征学习和模式识别。并将该方法应用于实例中,结果表明:该方法不仅能有效地对信号进行分解,同时对不同类型的卡箍故障可达到精准识别和故障诊断。
- 基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
- 作者： 窦金鑫 薛政坤 于晓光 范玉鑫 刘忠鑫 杨同光 来源： 机床与液压 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路卡箍 卷积神经网络 故障诊断 优化变分模态分解
- 描述： 箍智能故障诊断方法。基于优化的VMD将液压管路系统-卡箍振动信号分解成一系列固有模态函数;将含有卡箍故障信号明显的IMF输入到卷积神经网络训练模型,采用CNN进行自主特征学习和模式识别。并将该方法应用于实例中,结果表明:该方法不仅能有效地对信号进行分解,同时对不同类型的卡箍故障可达到精准识别和故障诊断。
- 基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
- 作者： 姚艳玲 袁化成 陆超 唐晓澜 黄爱华 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 序列到序列 卷积神经网络 故障诊断 发动机喘振
- 描述： 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题，在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上，使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
- 基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
- 作者： 姚艳玲 袁化成 陆超 唐晓澜 黄爱华 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 序列到序列 卷积神经网络 故障诊断 发动机喘振
- 描述： 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题，在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上，使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
- 基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
- 作者： 姚艳玲 袁化成 陆超 唐晓澜 黄爱华 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 序列到序列 卷积神经网络 故障诊断 发动机喘振
- 描述： 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题，在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上，使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
- 基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
- 作者： 姚艳玲 袁化成 陆超 唐晓澜 黄爱华 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 序列到序列 卷积神经网络 故障诊断 发动机喘振
- 描述： 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题，在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上，使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器