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根据【关键词:
多尺度注意力,故障诊断,智能问答,数据增强,飞机设备,知识图谱
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关键词
基于振动分析的航空发动机装配试车
故障诊断
技术研究
作者:
胡兰
欧阳华
栗娜娜
来源:
内燃机与配件
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
振动分析
故障诊断
装配试车
信号处理
描述:
基于振动分析的航空发动机装配试车
故障诊断
技术研究
基于迁移学习的民航发动机小样本
故障诊断
作者:
付松
钟诗胜
林琳
张永健
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
支持向量机
小样本
深度自编码器
故障诊断
迁移学习
描述:
为解决民航发动机
故障诊断
面临的故障样本不足问题,提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本
故障诊断
方法。在该方法中,首先利用大量的正常样本对DAE
改进的Kohonen网络在航空发动机分类
故障诊断
中的应用
作者:
郑波
马昕
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
自适应检测响应
故障诊断
自适应继承
PSO算法
Kohonen网络
描述:
针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类
故障诊断
,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高
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:
故障诊断
结果,该诊断结果即为航空装备维修的多属性;依据航空设备维修多属性,使用灰色模糊数和灰色关联关系矩阵方式获得航空装备多属性维修决策结果。实验结果表明:该方法可在航空装备图像存在缺失和模糊情况下有效对
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
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