具有模拟转子的航空轴承试验技术研究

作者： 颜家森   满维伟   杨兵华   贺凤祥   王杏   来源： 轴承 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   试验方案   动力学特性   柔性转子   刚性转子  

描述： 针对传统刚性转子轴承试验不能模拟跨临界转速时转子动力学响应对轴承性能影响的问题,设计了带模拟转子的轴承试验方案,用以模拟发动机真实转子的动力学响应特性、安装条件、润滑条件和受载条件,并通过转速试验验证了该试验方案。

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

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

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

非线性共振及其计算和应用

作者： 侯磊   陈予恕   来源： 机械工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   组合共振   航空发动机转子   VC共振   故障共振   非线性共振  

描述： 通过总结非线性动力学系统现有部分成果，给出了非线性共振的含义及其计算方法。结合课题组在航空发动机转子系统非线性动力学研究领域的部分研究成果，以滚动轴承转子系统的VC共振、Duffing系统的亚谐共振

外圈旋转航空轴承试验机机械结构设计

作者： 闫众   闫国斌   孔令骏   来源： 轴承 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 外圈旋转   滚动轴承   航空轴承   试验机   静刚度   ANSYS  

描述： 针对航空轴承外圈旋转、内圈静止的工况,通过使用ANSYS分析软件、轴承静刚度计算公式及Flo Xpress流体分析软件等工具,设计了一种特殊的航空轴承试验机机械结构,以验证航空轴承的性能、寿命及极限能力等特性。

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