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根据【关键词:滚动轴承,多传感器信息融合,故障诊断,短时傅里叶变换,视频特征】搜索到相关结果 88 条
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基于包络解调法与时域平均法的航空发动机主轴承故障诊断
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作者:
史浩宁
陈康
王俨剀.
来源:
第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议论文摘要集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
滚动轴承
故障诊断
故障特征频率
时域平均法
包络解调法
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描述:
法降噪在低倍频区有良好的故障诊断效果,明显优于时域平均法。并且,通过分析发现,当滚动轴承只有内环旋转时,外环故障特征频率不受调制,内环故障特征频率受轴转频调制,滚动体故障主要受保持架转频调制,且出现
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基于包络解调法与时域平均法的航空发动机主轴承故障诊断
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作者:
史浩宁
陈康
王俨剀.
来源:
第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议论文摘要集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
滚动轴承
故障诊断
故障特征频率
时域平均法
包络解调法
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描述:
法降噪在低倍频区有良好的故障诊断效果,明显优于时域平均法。并且,通过分析发现,当滚动轴承只有内环旋转时,外环故障特征频率不受调制,内环故障特征频率受轴转频调制,滚动体故障主要受保持架转频调制,且出现
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基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
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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
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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
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航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
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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
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描述:
近年来,随着现代航空发动机信号数据越来越庞大,以往基于信号处理的传统故障诊断方法已经逐步无法满足航空设备“大数据”时代的故障检测要求,在故障检测领域,以人工智能为代表的计算机技术得到了越来越多的应用
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基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
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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
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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
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基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术
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作者:
陈文杰
崔江
来源:
电机与控制应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
整流电路
长短时记忆网络
电励磁双凸极发电机
故障诊断
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描述:
整流电路是航空发电机的重要组成部分,存在故障频发且维修困难等问题。为对电励磁双凸极发电机(DSEG)的整流电路进行故障诊断,研究了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的故障诊断方法。首先,采集多种
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航空发动机典型振动故障分析软件开发及应用
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作者:
金业壮
许卓
邓奕辰
李晖
闻邦椿
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动故障
分析软件
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描述:
充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对航空发动机的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足故障诊断的需求。
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基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断
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作者:
周寒
莫李平
刘渊
王奕首
卿新林
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进KNN算法
特征优化算法
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描述:
为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进
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改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法
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作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
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描述:
针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法
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多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
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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
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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