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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
- 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DRSN的航空发动机故障风险预警模型
- 作者： 毛浩英 孙有朝 李龙彪 晏传奇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度注意力机制 软阈值化 深度残差收缩网络 深度学习 故障风险预警
- 描述： 航空发动机属于多发性故障机械，运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析，为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本，将样本矩阵化，转换为灰度图样本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性特征，实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层，改进DRSN模型，使用主成分分析重构特征与主元提取，累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警，训练精确度为96.1%。提出了改进DRSN航空发动机故障风险预警模型，与其他算法相比有较强的鲁棒性，预警正确率至少提高4.4%。