关键词
基于朴素贝叶斯网络的航空发电机轴承故障诊断方法
作者: 葛乐飞     宋佳赫     李梓童     刘英   来源: 航空科学技术 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   贝叶斯网络   故障诊断   永磁同步电机   希尔伯特变换   包络谱  
描述: 基于朴素贝叶斯网络的航空发电机轴承故障诊断方法
基于盲源分离技术的航空发动机轴承故障诊断
作者: 吴金钟   艾延廷   陈英涛   田晶   来源: 滨州学院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   滚动轴承   故障诊断   盲源分离  
描述: 滚动轴承是航空发动机转子系统中重要的支撑部件,其运行状态直接影响整台发动机的工作性能。介绍了基于盲源分离技术的滚动轴承振动信号分析与故障诊断方法,分析了滚动轴承典型故障机理。通过对某型航空发动机进行
基于贝叶斯网络的航空发动机故障诊断研究
作者: 徐嫄乐   缪志松   姜哲   来源: 航空计算技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 蒙特卡罗仿真   航空发动机   贝叶斯网络   故障诊断   气路系统  
描述: 针对航空发动机气路系统故障诊断,采用贝叶斯统计方法,建立气路部件健康参数与测量参数残差构成的贝叶斯网络模型,采用离散化方法计算得到贝叶斯网络中各个节点的条件概率分布,结合测量残差的实测信息,实现气路
基于神经网络和流形学习的军用航空发动机故障诊断技术研究
作者: 彭贤博   来源: 吉林大学 年份: 2017 文献类型 : 学位论文 关键词: 流形学习   滚动轴承   故障诊断   神经网络   军用航空发动机  
描述: 军用航空发动机的故障诊断。本文介绍了故障诊断技术和数据挖掘技术的国内外研究现状,以及军用航空发动机滚动轴承故障诊断所需的背景知识,包括基本的振动机理,常见的故障类型和传统的诊断方法,然后详细
基于神经网络和流形学习的军用航空发动机故障诊断技术研究
作者: 彭贤博   来源: 吉林大学 年份: 2017 文献类型 : 学位论文 关键词: 流形学习   滚动轴承   故障诊断   神经网络   军用航空发动机  
描述: 军用航空发动机的故障诊断。本文介绍了故障诊断技术和数据挖掘技术的国内外研究现状,以及军用航空发动机滚动轴承故障诊断所需的背景知识,包括基本的振动机理,常见的故障类型和传统的诊断方法,然后详细
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
基于包络解调法与时域平均法的航空发动机主轴承故障诊断
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  
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
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
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  
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
基于粒子滤波的机轮滚动轴承典型故障诊断
作者: 张?   来源: 中国民航大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 滚动轴承   故障诊断   粒子滤波   状态估计   重要性概率密度函数  
描述: 基于粒子滤波的机轮滚动轴承典型故障诊断
基于粒子滤波的机轮滚动轴承典型故障诊断
作者: 张?   来源: 中国民航大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 滚动轴承   故障诊断   粒子滤波   状态估计   重要性概率密度函数  
描述: 基于粒子滤波的机轮滚动轴承典型故障诊断
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