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根据【关键词:航空发动机,卷积神经网络,故障诊断,轴承,转子位移概率密度信息(PIRD)】搜索到相关结果 3019 条
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基于IPSO-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
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作者:
皮骏
黄江博
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进粒子群优化算法
Elman神经网络
平均影响值
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描述:
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对
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基于PCA与DBN的航空发动机气路系统故障诊断
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作者:
蒋丽英
栗文龙
崔建国
于明月
林泽力
来源:
沈阳航空航天大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度信念网络
故障诊断
主元分析
气路系统
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描述:
提出了一种基于主元分析与深度信念网络相结合的航空发动机气路系统故障诊断新方法。首先利用主元分析方法对发动机监测参数原始数据进行降维,以便降低参数数据的复杂度,获得较低维数的最优特征参数。其次,采用
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基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断
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作者:
刘洋
刘晓波
梁珊
来源:
中国机械工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
时频分析
转子碰摩
傅里叶分解方法
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描述:
针对传统时频分析法无法提取转子故障特征信息的问题,提出了基于傅里叶分解方法(FDM)的转子碰摩故障诊断方法.构造了调频调幅仿真信号,对比FDM、集合经验模态分解(EEGMD)、变分模态分解(VMD
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航空发动机传感器与执行机构信息重构算法
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作者:
孙浩
郭迎清
赵万里
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
广义似然比(GLR)
故障幅值估计
信息重构
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描述:
航空发动机传感器与执行机构信息重构算法
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基于深度学习的航空发动机故障融合诊断
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
洪骥宇
来源:
北京航空航天大学学报
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
抗干扰能力
决策融合
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描述:
通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机
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基于相关时间规整的航空发动机缓变故障诊断
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作者:
周媛
左洪福
刘鹏鹏
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
相关时间规整
故障诊断
缓变故障
并发故障
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描述:
针对航空发动机退化导致的缓变故障诊断问题,提出了一种基于相关时间规整算法的诊断模型,该模型通过挖掘发动机退化过程中过渡信息,根据退化数据中发动机状态变化特征来识别故障模式。通过仿真数据和实际案例
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基于IPSO-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
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作者:
皮骏
黄江博
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进粒子群优化算法
Elman神经网络
平均影响值
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描述:
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对
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航空发动机振动监测与故障诊断技术研究进展
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作者:
胡明辉
高金吉
江志农
王维民
邹利民
周涛
凡云峰
王越
冯家欣
李晨阳
来源:
航空学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动分析
动力学模型
智能诊断
信号处理
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描述:
航空发动机汇集各领域高精尖技术,是国家科技、工业和国防实力的综合体现。复杂结构与恶劣服役环境致使其故障频发,发动机故障诊断与健康管理技术成为保障其安全、可靠运行的重要支撑。由于振动类故障是航空发动机
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改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用
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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
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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
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基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
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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
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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