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根据【关键词:航空发动机,人工蜂群算法,BP神经网络,故障诊断,机械磨损】搜索到相关结果 1252 条
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基于盲源分离技术的航空发动机轴承故障诊断
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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
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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
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航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展
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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
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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
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改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法
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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
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描述:
针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN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1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法
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航空发动机典型振动故障分析软件开发及应用
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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
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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。
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基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断
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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
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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
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基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断
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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
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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
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自动检测技术在航空发动机方面的应用
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作者:
吕伟
来源:
电子测试
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
自动检测技术
状态监控
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描述:
自动化的重要基础,航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环,在航空发动机的设计、生产、使用和维护中起着非常重要的指导作用。
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元胞自动机模型在航空发动机故障诊断中的应用
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作者:
郭宏志
李帅
赵理
来源:
测控技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
元胞自动机
故障模式
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描述:
航空发动机一般在高温、高压和高速转动的状态下工作,因此很难获取其全生命周期试验数据。针对无完整生命周期数据的小样本集合进行设计,提出一种基于元胞自动机的航空发动机故障诊断方法,该方法在获取发动机故障
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基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
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作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
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描述:
、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。
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基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
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作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
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描述:
、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。