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根据【关键词:
脉冲增强,航空发动机,时域同步平均,故障诊断,齿轮
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关键词
改进一维卷积神经网络的
航空发动机故障诊断
方法
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
描述:
针对现有
航空发动机故障诊断
的
1
DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道
1
DCNN提出了改进
1
DCNN的航空发动
故障诊断
基于ABC-BP神经网络的
航空发动机故障诊断
方法研究
作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,
航空发动机
是航天飞机的动力保障系统,其
故障诊断
研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对
基于盲源分离技术的
航空发动机轴承故障诊断
作者:
吴金钟
艾延廷
陈英涛
田晶
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
滚动轴承
故障诊断
盲源分离
描述:
滚动轴承是
航空发动机
转子系统中重要的支撑部件,其运行状态直接影响整台发动机的工作性能。介绍了基于盲源分离技术的滚动轴承振动信号分析与
故障诊断
方法,分析了滚动轴承典型故障机理。通过对某型
航空发动机
进行
航空发动机
数据驱动法气路
故障诊断
研究进展
作者:
夏存江
詹于游
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
气路故障
数据驱动
航空发动机
故障诊断
描述:
航空发动机
气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环,因此为保障飞行安全需避免气路故障,并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展,基于数据驱动的方法在气路
故障诊断
中也具有越来越重要
基于GSP仿真和SDAE的
航空发动机故障诊断
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
蔺瑞管
来源:
航空发动机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
燃气涡轮发动机性能仿真软件
航空发动机
故障诊断
堆栈降噪自编码器
描述:
为了深入研究
航空发动机
故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的
航空发动机故障诊断
方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障
航空发动机
典型振动故障分析软件开发及应用
作者:
金业壮
许卓
邓奕辰
李晖
闻邦椿
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动故障
分析软件
描述:
充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对
航空发动机
的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足
故障诊断
的需求。
基于特征优化与改进KNN的
航空发动机故障诊断
作者:
周寒
莫李平
刘渊
王奕首
卿新林
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进KNN算法
特征优化算法
描述:
为有效解决
航空发动机气路故障诊断
难题,建立了基于特征优化与改进KNN的
航空发动机气路故障诊断
模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入
改进一维卷积神经网络的
航空发动机故障诊断
方法
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
描述:
针对现有
航空发动机故障诊断
的
1
DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道
1
DCNN提出了改进
1
DCNN的航空发动
故障诊断
某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
作者:
彭军
郭晨阳
张勇
张赟
杨欣毅
来源:
系统仿真技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
神经网络
描述:
引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的
航空发动机
部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费
航空发动机故障诊断
的融合技术探讨
作者:
陈仲光
来源:
科学技术创新
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
融合技术
描述:
信息处理技术的快速发展,为
航空发动机故障诊断
提出了更多的技术支持。从
航空发动机
运行情况看,本身涉及较多监测数据内容,采用传统单一的信息处理技术可能无法满足信号采集、状态识别以及
故障诊断
要求,在此
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