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根据【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】搜索到相关结果 627 条
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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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基于盲源分离技术的航空发动机轴承故障诊断
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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
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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
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基于盲源分离技术的航空发动机轴承故障诊断
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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
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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
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基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
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作者:
马楠
倪优扬
葛红娟
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发电机
故障诊断
深度置信网络
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描述:
针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造
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基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
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作者:
马楠
倪优扬
葛红娟
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发电机
故障诊断
深度置信网络
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描述:
针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造
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基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
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作者:
马楠
倪优扬
葛红娟
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发电机
故障诊断
深度置信网络
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描述:
针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造
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基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
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作者:
马楠
倪优扬
葛红娟
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发电机
故障诊断
深度置信网络
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描述:
针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造
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基于ELM的航空发动机故障诊断方法
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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
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描述:
模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。
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基于ELM的航空发动机故障诊断方法
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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
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描述:
模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。
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某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
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作者:
彭军
郭晨阳
张勇
张赟
杨欣毅
来源:
系统仿真技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
神经网络
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描述:
引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费