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根据【关键词:
预紧力辨识,故障诊断,低压涡轮轴,螺栓连接,刚度辨识
】搜索到相关结果
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关键词
飞机液压系统
故障诊断
作者:
李耀华
王星州
来源:
计算机工程与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
信息熵
熵权法
故障诊断
飞机液压系统
人工蜂群
反向传播(BP)神经网络
描述:
为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的
故障诊断
模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入
基于集成学习的航空发动机
故障诊断
方法
作者:
徐萌
席泽西
王雍赟
李晓露
来源:
中国民航大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
故障诊断
分类模型
气路参数
数据挖掘
描述:
航空发动机内部结构复杂、故障耦合性高,现有机器学习模型和集成学习模型的
故障诊断
性能难以满足不断提升的飞行安全需求。针对该问题,提出一种基于Stacking集成学习的航空发动机
故障诊断
方法。首先,依据
基于云模型SDG的航空发动机多工况
故障诊断
方法
作者:
张振良
何荣荣
张鉴靓
来源:
航空发动机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多工况
航空发动机
故障诊断
故障传播
气源系统
符号有向图
云模型
描述:
针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题,提出了基于云模型符号有向图(SDG)的发动机多工况
故障诊断
方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理,应用故障关联矩阵进行相容通路的推理
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
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
基于重加权谱峭度方法的航空发动机
故障诊断
作者:
张忠强
张新
王家序
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
快速谱峭度
故障诊断
滤波器参数
重加权谱峭度
重加权峭度
描述:
。仿真信号分析结果显示,在强冲击干扰下重加权谱峭度方法仍能选择有效滤波器参数,提取到周期性故障冲击。通过在航空发动机附齿轮箱中轴承
故障诊断
中的应用以及与常见方法的对比分析,进一步验证了重加权谱峭度方法的有效性与优势。
EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态
故障诊断
分析
作者:
郭文军
张自来
陈丽君
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
AR
多模态
故障诊断
液压泵
神经网络
EMD
描述:
针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理
故障诊断
策略难以满足现代维修保障需求的问题,开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural
基于图像特征融合的航空装备多属性维修决策方法
作者:
陈银
郝田义
彭寒
来源:
制造业自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
维修决策
故障诊断
图像特征融合
多属性
航空装备
灰色模糊矩阵
描述:
故障诊断
结果,该诊断结果即为航空装备维修的多属性;依据航空设备维修多属性,使用灰色模糊数和灰色关联关系矩阵方式获得航空装备多属性维修决策结果。实验结果表明:该方法可在航空装备图像存在缺失和模糊情况下有效对
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
基于模型参数辨识的航空发动机风扇叶片裂纹
故障诊断
作者:
张帅
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶片裂纹
遗传算法
航空发动机
阻尼
故障诊断
参数辨识
描述:
。结果表明:相同叶片不同次测量试验得到的叶片阻尼比相差0.02%;不同叶片个体差异导致的阻尼比最大相差2.9%;5#风扇叶片产生裂纹后的阻尼比减小了6.4%。可见,叶片的阻尼比对其几何特性的变化十分敏感,且通过对风扇叶片阻尼比进行模型参数对应的遗传算法辨识能够实现风扇叶片裂纹
故障诊断
。
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