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根据【关键词:
滚动轴承,航空发动机,打滑,热分析,圆柱滚子轴承
】搜索到相关结果
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关键词
航空发动机
滚动轴承
及其双转子系统共振问题研究综述
作者:
李轩
来源:
科技风
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
非线性
滚动轴承
共振
双转子系统
转子动力学
描述:
针对航空燃气涡轮发动机
滚动轴承
及其双转子系统存在的复杂振动问题,综述了近年来国内外该领域的主要研究成果。首先,概述了双转子系统动力学建模与分析的研究成果。其次,综述了双转子系统动力学响应分析研究的现状与主要进展。最后对现有研究工作进行了展望,对该领域的发展趋势进行了说明。
保持架
打滑
对
航空发动机
主轴承故障特征频率的影响
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
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。
具有模拟转子的航空轴承试验技术研究
作者:
颜家森
满维伟
杨兵华
贺凤祥
王杏
来源:
轴承
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
试验方案
动力学特性
柔性转子
刚性转子
描述:
针对传统刚性转子轴承试验不能模拟跨临界转速时转子动力学响应对轴承性能影响的问题,设计了带模拟转子的轴承试验方案,用以模拟发动机真实转子的动力学响应特性、安装条件、润滑条件和受载条件,并通过转速试验验证了该试验方案。
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
作者:
王丽芳
来源:
装备维修技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
增强包络谱
齿轮箱
快速谱相干
描述:
基于频域特征的航空轴承智能诊断
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
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
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
航空轴承可靠性试验样本数及试验时间设计
作者:
安浩俊
王健
许冬冬
刘公平
马德锋
来源:
轴承
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
定时截尾试验
滚动轴承
小样本
航空轴承
角接触球轴承
可靠性试验
描述:
为节约试验成本,航空轴承可靠性试验通常采用小样本定时截尾试验的方式,样本数和试验时间是影响试验结果可靠性的关键因素。根据韦布尔分布基本原理,对样本数、试验时间与可靠度指标、给定寿命、置信度、错判概率等因素的相关性进行了推演,提出了一种考虑置信度和错判概率的航空轴承无失效数据定时截尾试验设计方法,并结合实例进行了验证。
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
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:
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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