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根据【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
】搜索到相关结果
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关键词
基于状态监控数据的航空活塞发动机
故障诊断
作者:
赵晨迪
孙一
杨秀锋
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
活塞发动机
故障诊断
燃油调节器
余气系数
状态监控
描述:
针对某型航空活塞发动机空中功率迟滞和地面停车故障,提出一种通过飞行动态模型还原、数据推理和比较法相结合的
故障诊断
方法。以美国莱康明发动机和GARMIN
1
000飞行数据为研究对象,利用Google
基于互相似性度量的航空电源系统
故障诊断
作者:
黄湛钧
胡康
张安
董林林
陈骁骅
来源:
河北工业大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空电源系统
数据缺失
故障诊断
动态时间规整
波形相似度
描述:
工业测量中的数据丢失会导致被测信号序列采样数据的缺失,进一步使得重构波形的局部特征与实际信号出现差异。该问题在稀疏数据点构成的信号序列中尤为严重,非完整信号序列将为航空电源系统的
故障诊断
带来挑战
基于包络解调法与时域平均法的航空发动机主轴承
故障诊断
作者:
史浩宁
陈康
王俨剀.
来源:
第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议论文摘要集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
滚动轴承
故障诊断
故障特征频率
时域平均法
包络解调法
描述:
主轴承是航空发动机重要零部件,一旦发生故障,会直接影响到发动机的服役性能。本研究针对滚动轴承4个部件——外环、内环、滚动体、保持架的单点故障,在600rpm、900rpm、
1
200rpm转速下所测
智能航空传感器
故障诊断
一体化架构设计
作者:
高君宇
尹阁豪
李学龙.
来源:
第六届中国航空科学技术大会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
故障诊断
航空传感器
人工智能
临地安防
数据采集
描述:
智能航空传感器
故障诊断
一体化架构设计
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
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
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
面向航空发动机推力控制的大气参数测量系统设计
作者:
李琛
郝彬彬
左伟
何佳音
吴新
高凯
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
大气环境参数
航空发动机
故障诊断
信号表决
推力控制
容错能力
描述:
和发动机的有限硬件资源,提出了一种适用于多发飞机的多余度机载环境大气参数测量系统架构。针对不同来源的信号,分别设计了相应信号
故障诊断
算法、表决算法以及多源信号故障切换逻辑,保证系统在信号发生故障时可及时
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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