航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展

作者： 夏存江   詹于游   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障   数据驱动   航空发动机   故障诊断  

描述： 航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环，因此为保障飞行安全需避免气路故障，并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展，基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要

航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展

作者： 夏存江   詹于游   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障   数据驱动   航空发动机   故障诊断  

描述： 航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环，因此为保障飞行安全需避免气路故障，并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展，基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要

浅谈航空装备管理非结构化数据治理实施策略

作者： 邢磊   张驰   张柯尧   崔凯   来源： 航空标准化与质量 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空装备管理   非结构化数据   数据治理实施策略  

描述： 非结构化数据是航空企业数据资产的重要组成部分，且随着业务开展数据量迅速增长，由于其数据组织形式不固定，因此在数据管理和价值挖掘上存在一定困难。本文针对航空装备管理非结构化数据的类型、特点和治理难点

浅谈航空装备管理非结构化数据治理实施策略

作者： 邢磊   张驰   张柯尧   崔凯   来源： 航空标准化与质量 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空装备管理   非结构化数据   数据治理实施策略  

描述： 非结构化数据是航空企业数据资产的重要组成部分，且随着业务开展数据量迅速增长，由于其数据组织形式不固定，因此在数据管理和价值挖掘上存在一定困难。本文针对航空装备管理非结构化数据的类型、特点和治理难点

航空发动机主轴轴承状态监测研究现状与发展趋势

作者： 刘朋   王黎钦   张传伟   郑德志   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 失效模式   信息融合   状态监测   多传感器   航空发动机主轴轴承  

描述： 特点、主要失效模式和失效机制进行了梳理；针对主轴轴承的状态监测方法和技术，总结并对比分析了现有主轴轴承振动、滑油状态、声音、声发射、温度等监测方法的优势与不足；讨论了基于多传感器信息融合的主轴轴承

航空发动机主轴轴承状态监测研究现状与发展趋势

作者： 刘朋   王黎钦   张传伟   郑德志   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 失效模式   信息融合   状态监测   多传感器   航空发动机主轴轴承  

描述： 特点、主要失效模式和失效机制进行了梳理；针对主轴轴承的状态监测方法和技术，总结并对比分析了现有主轴轴承振动、滑油状态、声音、声发射、温度等监测方法的优势与不足；讨论了基于多传感器信息融合的主轴轴承

航空发动机主轴轴承状态监测研究现状与发展趋势

作者： 刘朋   王黎钦   张传伟   郑德志   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 失效模式   信息融合   状态监测   多传感器   航空发动机主轴轴承  

描述： 特点、主要失效模式和失效机制进行了梳理；针对主轴轴承的状态监测方法和技术，总结并对比分析了现有主轴轴承振动、滑油状态、声音、声发射、温度等监测方法的优势与不足；讨论了基于多传感器信息融合的主轴轴承

航空发动机主轴轴承状态监测研究现状与发展趋势

作者： 刘朋   王黎钦   张传伟   郑德志   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 失效模式   信息融合   状态监测   多传感器   航空发动机主轴轴承  

描述： 特点、主要失效模式和失效机制进行了梳理；针对主轴轴承的状态监测方法和技术，总结并对比分析了现有主轴轴承振动、滑油状态、声音、声发射、温度等监测方法的优势与不足；讨论了基于多传感器信息融合的主轴轴承

基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。

基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。