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航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术
作者: 林桐   陈果   张全德   王洪伟   陈立波   来源: 航空动力学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   灵敏度分析   滚动轴承   特征融合   状态评估  
描述: 针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析
作者: 王丽芳   来源: 装备维修技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   特征提取   增强包络谱   齿轮箱   快速谱相干  
描述:
基于频域特征的航空轴承智能诊断
作者: 李宏宇     苏越     陈康     王俨剀   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   滚动轴承   故障诊断   双向循环长短期记忆网络   神经网络  
描述: 针对航空发动机滚动轴承的故障诊断,提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型
航空液压作动器O形圈静密封性能及可靠性有限元分析
作者: 李强   王东辉   张伟   来源: 液压与气动 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 温度   压合量   O形圈   性能   油液压力   可靠性   有效密封宽度  
描述: 利用ANSYS Workbench软件建立了一个航空液压作动器O形圈静密封数值仿真模型,研究了O形圈在不同压合量、油液压力、温度等条件下的接触压力分布和Mises应力分布,以此得到压合量、油液压力
飞机货舱烟气运动数值模拟研究
作者: 刘邵南     陆松     孙占东     戴超琦   来源: 飞机设计 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: CFD   烟雾发生器   温度   飞机货舱   遮光率   烟雾探测  
描述: 飞机货舱烟气运动数值模拟研究
基于多层感知机的航空发动机压气机盘应力和温度预测
作者: 王学民     徐敬沛     何云   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 温度   压气机轮盘   多层感知机   神经网络   应力   寿命管理  
描述: 将发动机可测参数作为初始特征,利用人工神经网络技术建立航空发动机压气机盘应力和温度预测的MLP (multilayer perceptron)模型,采用BP(back propagation
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
航空轴承可靠性试验样本数及试验时间设计
作者: 安浩俊   王健   许冬冬   刘公平   马德锋   来源: 轴承 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 定时截尾试验   滚动轴承   小样本   航空轴承   角接触球轴承   可靠性试验  
描述: 为节约试验成本,航空轴承可靠性试验通常采用小样本定时截尾试验的方式,样本数和试验时间是影响试验结果可靠性的关键因素。根据韦布尔分布基本原理,对样本数、试验时间与可靠度指标、给定寿命、置信度、错判概率等因素的相关性进行了推演,提出了一种考虑置信度和错判概率的航空轴承无失效数据定时截尾试验设计方法,并结合实例进行了验证。
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
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