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- 机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究
- 作者： 易文川 王兴 王翔 唐庆如 来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 机器学习 性能评估 排气温度 预测算法
- 描述： 排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数，目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典机器学习回归算法，即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入，所有的机器学习模型在可接受的误差范围内预测了排气温度。相互比较时，门控循环单元的预测精度最高，但它通常需要高质量的无噪声数据；随机森林的精度最低，但需要的计算资源最少；支持向量回归在耗费高计算资源的前提下保证了较好的预测精度；人工神经网络是最合适的预测算法，但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明，经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度，同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。
- 航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
- 作者： 刘伟 周卓峰 黄新阳 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习 滚动轴承 特征提取 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 的方式分别学习数据在时域、频域、时频域上的深层特征进行综合诊断。经实验验证，EDNN模型在噪声环境、变载环境下的平均准确率分别达到了98%和97%,具有比SVM、1D-CNN、DBN等模型更强的抗噪与变负载适应性能力。
- 基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
- 作者： 周卓峰 刘伟 喻鸣 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承 特征提取 深度信念网络 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 航空发动机振动信号复杂，数据量大，其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域，利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于特征提取的滚动轴承故障诊断方法，通过特征提取获得更全面数据信息，再将深度信念网络模型用于信号识别，全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证，DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上，具有较强的抗噪能力。
- 基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
- 作者： 周卓峰 刘伟 喻鸣 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承 特征提取 深度信念网络 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 航空发动机振动信号复杂，数据量大，其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域，利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于特征提取的滚动轴承故障诊断方法，通过特征提取获得更全面数据信息，再将深度信念网络模型用于信号识别，全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证，DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上，具有较强的抗噪能力。