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根据【关键词:数据,多源异构,故障诊断,飞机,全寿命周期】搜索到相关结果 507 条
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一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
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作者:
张全德
陈果
郑宏光
陈明衡
王培文
王洪伟
李华
来源:
润滑与密封
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
界限值
特征融合
故障诊断
规则提取
数据挖掘
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描述:
诊断系统的知识库,实现了基于润滑油光谱磨损数据的航空发动机故障诊断的自动化与智能化。应用某型飞机发动机实际油液光谱数据对提出的磨损故障诊断知识获取方法进行验证,结果表明:经特征融合得到的融合值能够准确反映航空发动机的劣化趋势;利用融合值的界限值划分样本状态,再进行规则提取时具有很高的识别率。
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基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断
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作者:
钟诗胜
李旭
张永健
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
故障诊断
不均衡样本
深度置信网络
Adaboost.M1算法
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描述:
在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不
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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:
)的分解结果发现,FDM能够实现仿真信号的完备性分解,且时频分辨率高.利用FDM对采集到的转子试验器机匣单点转子全周碰摩试验故障数据进行诊断,不同算法故障信号分解结果的周期功率谱密度估计和故障特征提取结果表明,该方法具有更高的诊断可靠性,可有效地解决转子故障诊断问题.
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某飞机液压管路的流量冲击响应分析及故障诊断
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作者:
彭飞良
陈果
寸文渊
黄佑
邹涛
来源:
液压气动与密封
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
流量冲击
故障诊断
飞机管路
液压系统
瞬态响应分析
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描述:
针对某型飞机液压管路吸油模块与扩口式直角接头连接处螺纹损坏,接头脱出及支架断裂的故障问题,建立了管道有限元动力学模型,进行了管道流量冲击响应分析。发现故障管道在流量冲击下,与吸油模块连接处出现了很大
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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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GLT-CNN方法及其在航空发动机中介轴承故障诊断中的应用
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作者:
王奉涛
薛宇航
王洪涛
马琳杰
李宏坤
韩清凯
于晓光
来源:
振动工程学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
故障诊断
优化算法
灰度变换
轴承
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描述:
GLT-CNN方法及其在航空发动机中介轴承故障诊断中的应用
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
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模糊推理和证据理论融合的航空发动机故障诊断研究
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作者:
孙玮琢
来源:
电子科学技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
模糊推理
证据理论
融合
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描述:
本文首先对模糊推理和证据理论概念进行简要介绍,其次结合故障征兆信号,并借助专业人士的多年经验,对航空发动机故障产生因素以及可能性进行研究分析,有效地处理了故障诊断中存在的模糊不清性的问题。希望通过本文的阐述,可以给相关领域提供一些参考。
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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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