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航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术: 作者： 林桐陈果张全德王洪伟陈立波 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 特征提取灵敏度分析滚动轴承 特征融合 状态评估; 描述： 针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术: 作者： 林桐陈果张全德王洪伟陈立波 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 特征提取灵敏度分析滚动轴承 特征融合 状态评估; 描述： 针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析

基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断: 作者： 冯东洋姜春英鲁墨武叶长龙李胜宇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN) 特征融合 飞机起落架液压系统故障诊断 SVM) 粒子群优化支持向量机(PSO; 描述： 针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低，深层故障特征提取困难的问题，提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络（TSFFCNN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）结合的起落架液压系统故障诊断模型。该

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。

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