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- 基于BiGRU-Attention改进的航空设备故障知识图谱构建
- 作者： 陈勇刚 刘康妮 王帅 来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 双向门控循环神经网络 故障诊断 航空设备故障 知识图谱
- 描述： 针对航空设备故障数据量庞大且传统故障诊断方法低效的问题，利用知识图谱技术构建高性能图数据库来替代传统民机所用的关系数据库以提高故障诊断决策效率，并通过一种以注意力机制（Attention）结合
- 民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ：地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策
- 作者： 曹明 王鹏 左洪福 曾海军 孙见忠 杨卫东 魏芳 陈雪峰 来源： 航空学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障融合决策 数字孪生 航空发动机健康管理系统 深度学习 智能视情维护维修 知识图谱 寿命管理
- 描述： 基于民用航空发动机健康管理（EHM）的需求及发展目标，从CBM+全流程的角度分析民用航空发动机健康管理系统应用现状及行业发展趋势，进而总结民用航空发动机健康管理的应用现状及差距、挑战，并指出未来国内需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析，重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块：地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。
- 民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ：地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策
- 作者： 曹明 王鹏 左洪福 曾海军 孙见忠 杨卫东 魏芳 陈雪峰 来源： 航空学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障融合决策 数字孪生 航空发动机健康管理系统 深度学习 智能视情维护维修 知识图谱 寿命管理
- 描述： 基于民用航空发动机健康管理（EHM）的需求及发展目标，从CBM+全流程的角度分析民用航空发动机健康管理系统应用现状及行业发展趋势，进而总结民用航空发动机健康管理的应用现状及差距、挑战，并指出未来国内需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析，重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块：地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。
- 基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法
- 作者： 朱敏 许爱强 李睿峰 戴金玲 来源： 航空学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊C均值聚类 局部多核学习 故障诊断 超限学习机
- 描述： 为提高航空电子部件模块级故障诊断精度，提出一种新的面向“软聚类”的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分，挖掘聚类内部多样性的同时
- 基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法
- 作者： 朱敏 许爱强 李睿峰 戴金玲 来源： 航空学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊C均值聚类 局部多核学习 故障诊断 超限学习机
- 描述： 为提高航空电子部件模块级故障诊断精度，提出一种新的面向“软聚类”的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分，挖掘聚类内部多样性的同时
- 航空燃气涡轮发动机故障诊断研究现状与展望
- 作者： 林京 张博瑶 张大义 陈敏 来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 信息融合 故障诊断 气路分析 振动分析 航空燃气涡轮发动机
- 描述： 航空燃气涡轮发动机技术是一个国家工业水平和科技实力的综合体现，故障诊断技术是航空发动机安全、经济运行的重要保障，也是衡量其先进性的重要指标之一。由于航空发动机结构复杂、系统集成度高、服役环境恶劣
- 航空燃气涡轮发动机故障诊断研究现状与展望
- 作者： 林京 张博瑶 张大义 陈敏 来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 信息融合 故障诊断 气路分析 振动分析 航空燃气涡轮发动机
- 描述： 航空燃气涡轮发动机技术是一个国家工业水平和科技实力的综合体现，故障诊断技术是航空发动机安全、经济运行的重要保障，也是衡量其先进性的重要指标之一。由于航空发动机结构复杂、系统集成度高、服役环境恶劣
- 航空发动机轴承故障结构化贝叶斯稀疏表示
- 作者： 张烁 刘治汶 来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机轴承 故障诊断 时频冲击字典 灰狼优化算法 结构化贝叶斯正交匹配追踪
- 描述： 航空发动机轴承振动信号中与故障关联的瞬时冲击成分在时频变换域上不仅具有稀疏性，还具有某些结构特征，而传统的以正交匹配追踪（OMP）算法为代表的贪婪类及其改进重构方法，通常仅利用了信号整体的稀疏性，未考虑结构性干扰可能造成的影响，导致算法求解效率较低。针对这一问题，提出了一种参数优化字典的结构化贝叶斯稀疏表示方法。首先，在OMP算法基础上，基于贝叶斯概率模型，研究了一种能够促进稀疏重构效果的结构化贝叶斯正交匹配追踪（SBOMP）稀疏表示模型，实现对信号的稀疏表示求解。其次，针对轴承故障振动信号的特性，构建能更好的匹配分析信号的时频冲击原子库，降低了字典的冗余程度，并将灰狼优化算法（GWO）引入到基于时频冲击字典的SBOMP模型中，为SBOMP模型提供高效的原子选取策略，降低了稀疏模型的复杂度。仿真与实验结果表明：所提方法能够更有效降低背景噪声和杂质频率的干扰，验证了所提方法对航空发动机轴承故障特征提取的有效性和适用性。