航空机械部件磨损原因和诊断分析

作者： 刘少华   来源： 内燃机与配件 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 磨损机理   塞斯纳172   寿命管理  

描述： 航空机械部件磨损原因和诊断分析

基于滑油金属元素超标特征的航空发动机故障智能诊断方法研究

作者： 胡兰     欧阳华     栗娜娜   来源： 内燃机与配件 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   滑油金属元素   机器学习   故障诊断  

描述： 基于滑油金属元素超标特征的航空发动机故障智能诊断方法研究

基于大数据与机器学习的航空发动机故障诊断技术研究

作者： 阳为民     袁野     张清宇   来源： 内燃机与配件 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器学习   故障诊断  

描述： 基于大数据与机器学习的航空发动机故障诊断技术研究

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： 。本文将机器学习应用于发动机旋转机械故障诊断，提出了一种基于集成学习的深度神经网络模型(Ensemble learning Deep Neural Network, EDNN)。该模型利用堆栈泛化

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