基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断

作者： 陈虹潞   黄向华   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  

描述： 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构

基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法

作者： 张振良   何荣荣   张鉴靓   来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 多工况   航空发动机   故障诊断   故障传播   气源系统   符号有向图   云模型  

描述： 针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题，提出了基于云模型符号有向图（SDG）的发动机多工况故障诊断方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理，应用故障关联矩阵进行相容通路的推理

基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法

作者： 康玉祥   陈果   尉询楷   潘文平   王浩   来源： 振动与冲击 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   故障诊断   深度学习   多任务   残差网络   损伤大小  

描述： 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题，提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法，该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架，建立能够同时进行故障诊断

EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析

作者： 郭文军   张自来   陈丽君   来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： AR   多模态   故障诊断   液压泵   神经网络   EMD  

描述： 针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题，开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural

基于图像特征融合的航空装备多属性维修决策方法

作者： 陈银   郝田义   彭寒   来源： 制造业自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修决策   故障诊断   图像特征融合   多属性   航空装备   灰色模糊矩阵  

描述： 以保障航空装备运行稳定性，制定科学的航空装备维修方案，提出基于图像特征融合的航空装备多属性维修决策方法。该方法利用主成分分析方法与投影寻踪方法融合航空装备图像后，通过阈值化分割方法得到航空装备故障诊断

基于重加权谱峭度方法的航空发动机故障诊断

作者： 张忠强   张新   王家序   刘治汶   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   快速谱峭度   故障诊断   滤波器参数   重加权谱峭度   重加权峭度  

描述： 。仿真信号分析结果显示，在强冲击干扰下重加权谱峭度方法仍能选择有效滤波器参数，提取到周期性故障冲击。通过在航空发动机附齿轮箱中轴承故障诊断中的应用以及与常见方法的对比分析，进一步验证了重加权谱峭度方法的有效性与优势。

基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断

作者： 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  

描述： 航空发动机振动信号复杂，数据量大，其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域，利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于

航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究

作者： 刘伟   周卓峰   黄新阳   来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习   滚动轴承   特征提取   机器学习   故障诊断   旋转机械  

描述： 近年来，随着现代航空发动机信号数据越来越庞大，以往基于信号处理的传统故障诊断方法已经逐步无法满足航空设备“大数据”时代的故障检测要求，在故障检测领域，以人工智能为代表的计算机技术得到了越来越多的应用

基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法

作者： 张振良   何荣荣   张鉴靓   来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 多工况   航空发动机   故障诊断   故障传播   气源系统   符号有向图   云模型  

描述： 针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题，提出了基于云模型符号有向图（SDG）的发动机多工况故障诊断方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理，应用故障关联矩阵进行相容通路的推理

基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法

作者： 康玉祥   陈果   尉询楷   潘文平   王浩   来源： 振动与冲击 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   故障诊断   深度学习   多任务   残差网络   损伤大小  

描述： 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题，提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法，该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架，建立能够同时进行故障诊断