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根据【关键词:
注意力机制,特征融合,故障诊断,深度学习
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关键词
改进
注意力机制
的航空发动机试验转子系统智能
故障诊断
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
卷积神经网络
故障诊断
航空发动机转子
描述:
考虑到航空发动机的工作环境十分恶劣,其故障的振动信号特征隐蔽且噪声干扰严重,为了加强网络对振动信号中关键特征的提取能力,提出了改进
注意力机制
的航空发动机转子系统智能
故障诊断
方法对航空发动机转子
空时模型融合自
注意力机制
的航空管路
故障诊断
新方法
作者:
杨同光
袁晟友
周献文
韩清凯
于晓光
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
故障诊断
航空管路
空时融合
轻量化
描述:
轻量化空时模型融合
注意力机制
的航空发动机液压管路
故障诊断
新方法,并命名为S-Bi-ATM-Net模型,首先,设计轻量化管路空间特征提取模块,从而融合管路故障数据的空间特征,抽取数据的细粒度特征;然后
多头注意力驱动的航空高速轴承
故障诊断
方法
作者:
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源:
振动与冲击
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
描述:
模块对原始振动信号进行特征提取;然后引入多头注意力模块,使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平;最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承
故障诊断
。试验
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
描述:
针对当前基于
深度学习
的航空发动机滚动轴承
故障诊断
技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承
故障诊断
方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行
故障诊断
作者:
张搏文
庞新宇
程宝安
李峰
宿绅正
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
故障诊断
轴承
转子位移概率密度信息(PIRD)
描述:
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