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根据【关键词:
多尺度注意力,故障诊断,智能问答,数据增强,飞机设备,知识图谱
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关键词
航空发动机振动监测与
故障诊断
技术研究进展
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
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
基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统逆变器
故障诊断
作者:
黄湛钧
董鑫
卢沐宇
张瑞涛
闫钊阳
张安
来源:
航空学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
V
深度残差收缩网络
HVDC系统
故障模块识别
270
线电压幅值分析
描述:
,再利用线电压均值模型确定故障器件。相比于现有方法,所提方法仅使用
1
个电流传感器和2个电压传感器便实现了系统
故障诊断
,满足了飞机对重量的限制要求。实验证明:所提出的方法故障模块识别精度,以及故障器件定位精度可达97%以上,具有较好实用性。
基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统
故障诊断
作者:
冯东洋
姜春英
鲁墨武
叶长龙
李胜宇
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)
特征融合
飞机起落架液压系统
故障诊断
SVM)
粒子群优化支持向量机(PSO
描述:
针对飞机起落架液压系统
故障诊断
精度低,深层故障特征提取困难的问题,提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)结合的起落架液压系统
故障诊断
模型。该
航空发动机高速混合陶瓷轴承
故障诊断
及寿命预测研究
作者:
罗文广.
来源:
西安工业大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
混合陶瓷轴承
FCM
CNN
寿命预测
故障诊断
高转速
MFF
全寿命周期
DC
描述:
航空发动机高速混合陶瓷轴承
故障诊断
及寿命预测研究
航空发动机高速混合陶瓷轴承
故障诊断
及寿命预测研究
作者:
罗文广.
来源:
西安工业大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
混合陶瓷轴承
FCM
CNN
寿命预测
故障诊断
高转速
MFF
全寿命周期
DC
描述:
航空发动机高速混合陶瓷轴承
故障诊断
及寿命预测研究
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