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根据【关键词:滚动轴承,特征提取,增强包络谱,齿轮箱,快速谱相干】搜索到相关结果 12 条
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基于频域特征的航空轴承智能诊断
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作者:
李宏宇
苏越
陈康
王俨剀
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
滚动轴承
故障诊断
双向循环长短期记忆网络
神经网络
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描述:
针对航空发动机滚动轴承的故障诊断,提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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保持架打滑对航空发动机主轴承故障特征频率的影响
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作者:
景新
曹宏瑞
陈雪峰
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障轴承实验
局部损伤
故障特征频率
保持架打滑
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描述:
。结果表明:随着转速升高,滚动轴承保持架打滑率趋于增大,导致轴承实际故障特征频率与基于纯滚动假设的理论计算值的偏差也随之增大。研究结论对于航空发动机主轴承的故障诊断具有指导意义。
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含复杂滚动轴承建模的航空发动机整机振动耦合动力学模型
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作者:
陈果
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
滚动轴承
耦合动力学
动力学建模
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描述:
在航空发动机整机振动模型中对滚动轴承进行了详细建模。建立了5自由度(DOF)球轴承动力学模型,推导了在5自由度复杂变形下的轴承力和力矩表达式;针对圆柱滚子轴承,利用"切片法",推导了考虑轴承径向变形
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保持架打滑对航空发动机主轴承故障特征频率的影响
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作者:
景新
曹宏瑞
陈雪峰
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障轴承实验
局部损伤
故障特征频率
保持架打滑
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描述:
。结果表明:随着转速升高,滚动轴承保持架打滑率趋于增大,导致轴承实际故障特征频率与基于纯滚动假设的理论计算值的偏差也随之增大。研究结论对于航空发动机主轴承的故障诊断具有指导意义。
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含复杂滚动轴承建模的航空发动机整机振动耦合动力学模型
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作者:
陈果
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
滚动轴承
耦合动力学
动力学建模
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描述:
在航空发动机整机振动模型中对滚动轴承进行了详细建模。建立了5自由度(DOF)球轴承动力学模型,推导了在5自由度复杂变形下的轴承力和力矩表达式;针对圆柱滚子轴承,利用"切片法",推导了考虑轴承径向变形
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航空发动机磨损故障多目标融合诊断
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作者:
马佳丽
陈果
康玉祥
王雨薇
苗慧慧
曹桂松
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
一维卷积残差网络
融合诊断
D
S证据理论
磨损故障
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描述:
和颗粒计数原始分析数据为输入,基于(Dempster-Shafer)证据理论获得发动机磨损故障定性诊断结果;在定位分析部分,建立了基于深度学习的滚动轴承故障部位识别模型,以能谱分析原始数据作为模型输入
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基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
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作者:
杨阳
张建超
项洋
陆海鹰
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶尖间隙
特征提取
机器学习
零维仿真
空气系统
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描述:
问题,通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
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基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
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作者:
杨阳
张建超
项洋
陆海鹰
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶尖间隙
特征提取
机器学习
零维仿真
空气系统
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描述:
问题,通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。