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根据【关键词:
数据驱动,故障诊断,航空装备管理,健康管理,状态监测,健康预测
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关键词
航空齿轮钢滚动接触疲劳性能预测与表面完整性优化
作者:
吴吉展
魏沛堂
吴少杰
刘怀举
朱才朝
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
寿命预测
疲劳性能
滚动接触疲劳
表面完整性
描述:
了常规喷丸、二次喷丸、微粒喷丸、滚磨光整、喷丸光整等加工工艺对AISI 93
1
0渗碳淬火航空齿轮钢表面完整性参数及服役性能的影响,并给出齿轮抗疲劳设计方法。针对获得的表面完整性与疲劳性能数据,开展
航空发动机快变信号的匹配同步压缩变换研究
作者:
陈雪峰
王诗彬
程礼
来源:
机械工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
同步压缩变换
故障诊断
时频分析
描述:
航空发动机快变信号特征提取是航空发动机健康监测与
故障诊断
的关键技术之一。针对航空发动机快变信号特征提取需求及其瞬时频率快变的特点,提出了匹配同步压缩变换方法。构造了匹配快变信号调频结构的瞬时频率估计
航空发动机快变信号的匹配同步压缩变换研究
作者:
陈雪峰
王诗彬
程礼
来源:
机械工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
同步压缩变换
故障诊断
时频分析
描述:
航空发动机快变信号特征提取是航空发动机健康监测与
故障诊断
的关键技术之一。针对航空发动机快变信号特征提取需求及其瞬时频率快变的特点,提出了匹配同步压缩变换方法。构造了匹配快变信号调频结构的瞬时频率估计
大转数波动条件下机理约束图权重增强网络的航空发动机附件机匣
故障诊断
方法
作者:
余晓霞
汤宝平
魏静
张志刚
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
图权重增强网络
故障诊断
机理约束
大转数波动
航空发动机附件机匣
描述:
结构中;然后将振动信号的小波包分解结果作为节点特征;并结合所设计的邻接矩阵构造出可用于航空发动机附件机匣
故障诊断
的图;最后,通过所设计的图权重增强层抑制大转数波动对故障特征提取的影响,提升所提模型的
故障诊断
精度。试验结果表明,所提模型能够有效识别机匣故障,可用于航空发动机附件机匣
健康管理
。
航空发动机燃油控制系统
故障诊断
技术研究进展与挑战
作者:
严如强
许文纲
王志颖
朱启翔
周峥
赵志斌
孙闯
王诗彬
陈雪峰
张军辉
徐兵
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
燃油控制系统
故障诊断
物理模型
人工智能
信号处理
描述:
等均会造成燃油控制系统的致命故障。同时,燃油控制系统具有少测点、变工况、强干扰及强非线性等特点,导致该领域对
故障诊断
技术存在迫切需求,同时也面临巨大挑战。为推动
故障诊断
技术在燃油控制系统领域的发展
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:
时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为
1
.0 mm~2的航空轴承
故障诊断
。
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:
时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为
1
.0 mm~2的航空轴承
故障诊断
。
可解释性智能监测诊断网络构造及航空发动机整机试车与中介轴承诊断应用
作者:
王诗彬
王世傲
陈雪峰
黄海
安波涛
赵志斌
刘永泉
李应红
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空发动机健康管理
算法展开
可解释性人工智能
异常检测
描述:
航空发动机故障预测与
健康管理
是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械
故障诊断
领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然
可解释性智能监测诊断网络构造及航空发动机整机试车与中介轴承诊断应用
作者:
王诗彬
王世傲
陈雪峰
黄海
安波涛
赵志斌
刘永泉
李应红
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空发动机健康管理
算法展开
可解释性人工智能
异常检测
描述:
航空发动机故障预测与
健康管理
是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械
故障诊断
领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然
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