基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究

作者： 姚艳玲   袁化成   陆超   唐晓澜   黄爱华   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 序列到序列   卷积神经网络   故障诊断   发动机喘振  

描述： 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题，在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上，使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器

基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究

作者： 姚艳玲   袁化成   陆超   唐晓澜   黄爱华   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 序列到序列   卷积神经网络   故障诊断   发动机喘振  

描述： 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题，在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上，使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器

多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断

作者： 薛政坤   汪曦   于晓光   王宠   刘思远   张景博   来源： 机床与液压 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 变分模态分解   故障诊断   航空液压管路   优化多尺度散布熵  

描述： 为根据管路振动信号准确识别故障类型，提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数，实现管路振动信号的优化分解，选取最佳模态分量信号进行重构，重构后的信号

基于SVM专家系统的航空装备故障诊断研究

作者： 郭丽   张娟   来源： 长沙航空职业技术学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 专家系统   故障诊断   SVM   频综器单元  

描述： 针对航空装备修理故障种类多，样本数量少、不均衡等特点，以某型飞机频综器单元为研究对象，提出了基于规则和支持向量机(SVM)的专家系统推理机构建方法，实现了对频综器单元电路板级故障的自动诊断。实测数据样本验证以及实验仿真结果表明，该专家系统故障诊断准确率超过90%。

基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术

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  

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

多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法

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  

描述： 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大，导致微弱故障特征往往存在于多子空间中，目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题，提出一种基于信号特征

某型航空交流发电机试车断电故障分析

作者： 郭涛   邱欣   陈章恒   苑振宇   桑伟汉   来源： 电机技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 旋转整流器   故障诊断   交流发电机  

描述： 针对飞机试车过程中左侧无刷同步交流发电机发生的断电故障，结合飞机电源系统，对该故障展开分析。在分析中借助Multisim软件，对航空发电机内部旋转整流器进行单管故障仿真，对故障加以验证，最终实现故障诊断。

基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究

作者： 王潇雅   崔江   唐军祥   叶纪青   来源： 机械制造与自动化 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   航空发电机   旋转整流器   故障诊断  

描述： 航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器故障诊断领域。以航空三级式发电机为例

基于分层SDG的航空发动机燃油系统故障诊断方法研究

作者： 杨康   李洁   张可   陈桑桑   来源： 计算机与数字工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机燃油系统   故障诊断   分层SDG  

描述： 针对航空发动机燃油系统故障样本较少,故障难以诊断的问题,对其提出采用分层SDG模型进行故障诊断的方法。基于SDG方法,采用分层策略,缩小故障源搜索空间,根据测量节点之间的内在联系向前搜索,判断是否为相容支路,从而获得备选故障源的集合。实例分析结果表明了该诊断方法的高效性。

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

作者： 崔建国   刘宏伟   陶书弘   于明月   高阳   来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极限学习机   故障诊断   小波包  

描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知