基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

作者： 李泽东   李志农   陶俊勇   毛清华   张旭辉   来源： 兵工学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力增强卷积   深度卷积神经网络   特征融合   故障诊断   航空发动机滚动轴承  

描述： 自适应地融合和选择，从而挖掘特征模量的隐式特征；使用Softmax分类器进行分类识别；通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断；利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试，以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明：该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。

基于ARMA的航空发动机传感器故障诊断及实时验证

作者： 赵万里   郭迎清   杨菁   孙浩   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： ARMA模型   故障诊断   硬件在环平台   实时验证   航空发动机传感器  

描述： 提出一种基于时间序列分析的航空发动机传感器故障诊断方法，通过正常数据离线训练得到ARMA模型，然后在线进行实时故障诊断，可以诊断出航空发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性，搭建

航空燃气涡轮发动机故障诊断研究现状与展望

作者： 林京   张博瑶   张大义   陈敏   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 信息融合   故障诊断   气路分析   振动分析   航空燃气涡轮发动机  

描述： 航空燃气涡轮发动机技术是一个国家工业水平和科技实力的综合体现，故障诊断技术是航空发动机安全、经济运行的重要保障，也是衡量其先进性的重要指标之一。由于航空发动机结构复杂、系统集成度高、服役环境恶劣

基于ARMA的航空发动机传感器故障诊断及实时验证

作者： 赵万里   郭迎清   杨菁   孙浩   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： ARMA模型   故障诊断   硬件在环平台   实时验证   航空发动机传感器  

描述： 提出一种基于时间序列分析的航空发动机传感器故障诊断方法，通过正常数据离线训练得到ARMA模型，然后在线进行实时故障诊断，可以诊断出航空发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性，搭建

航空燃气涡轮发动机故障诊断研究现状与展望

作者： 林京   张博瑶   张大义   陈敏   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 信息融合   故障诊断   气路分析   振动分析   航空燃气涡轮发动机  

描述： 航空燃气涡轮发动机技术是一个国家工业水平和科技实力的综合体现，故障诊断技术是航空发动机安全、经济运行的重要保障，也是衡量其先进性的重要指标之一。由于航空发动机结构复杂、系统集成度高、服役环境恶劣

航空发动机测量耙裂纹故障诊断

作者： 董江   文敏   张强波   郭海东   张帅   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障诊断   裂纹   应变响应   测量耙   固有频率  

描述： 以航空发动机测量耙振动试验过程中的安全监测为需求。首先，基于测量耙结构特征简化模型，建立了含裂纹测量耙振动特征方程；其次，建立了某型测量耙有限元模型，通过数值模拟分析了裂纹参数（相对位置、裂纹长度

航空发动机轴承故障结构化贝叶斯稀疏表示

作者： 张烁   刘治汶   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机轴承   故障诊断   时频冲击字典   灰狼优化算法   结构化贝叶斯正交匹配追踪  

描述： 航空发动机轴承振动信号中与故障关联的瞬时冲击成分在时频变换域上不仅具有稀疏性，还具有某些结构特征，而传统的以正交匹配追踪（OMP）算法为代表的贪婪类及其改进重构方法，通常仅利用了信号整体的稀疏性，未

基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承故障诊断

作者： 张晗   田毅   杜朝辉   来源： 机械工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 时变高斯噪声   自适应加权矩阵   航空轴承   故障诊断   稀疏表示  

描述： 航空发动机的非平稳运行工况、时变气流环境等导致传感器采集到的振动噪声信号具有时变特性，同时，主轴轴承高转速运行工况导致其故障波形混叠变异，难以有效识别诊断。针对该问题，揭示了航空轴承噪声信号方差的时

VNCMD结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断

作者： 梁春辉   刘晓波   来源： 机械设计与制造 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 转子系统   变分非线性调频模态分解   故障诊断   Birge   Massart阈值降噪  

描述： 针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题，提出了变分非线性调频模态分解（VNCMD）结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断方法。首先利用

基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究

作者： 崔江   唐军祥   张卓然   龚春英   王莉   来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   思维进化算法   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： 航空发电机在现代多电和全电飞机的发展中将发挥越来越重要的作用,其重要部件的可靠性也是未来研究的重点。该文针对目前航空发电机旋转整流器(aerospace generator rotating rectifier,AGRR)的故障分类问题,提出了一种基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的极限学习机快速分类技术。该方法通过MEA算法优化极限学习机的训练参数,以获取优化的识别模型,并将其应用于AGRR的故障分类中,取得了很好的效果。仿真和实验结果表明,经过优化的极限学习机与现有分类方法相比,具有很好的诊断性能和较高的分类速度。因此,该方法适合用于航空发电机旋转整流器的故障快速诊断和定位。