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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
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关键词
非线性共振及其计算和应用
作者:
侯磊
陈予恕
来源:
机械工程学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
组合共振
航空发动机转子
VC共振
故障共振
非线性共振
描述:
通过总结非线性动力学系统现有部分成果,给出了非线性共振的含义及其计算方法。结合课题组在航空发动机转子系统非线性动力学研究领域的部分研究成果,以
滚动轴承
转子系统的VC共振、Duffing系统的亚谐共振
非线性共振及其计算和应用
作者:
侯磊
陈予恕
来源:
机械工程学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
组合共振
航空发动机转子
VC共振
故障共振
非线性共振
描述:
通过总结非线性动力学系统现有部分成果,给出了非线性共振的含义及其计算方法。结合课题组在航空发动机转子系统非线性动力学研究领域的部分研究成果,以
滚动轴承
转子系统的VC共振、Duffing系统的亚谐共振
航空发动机快变信号的匹配同步压缩变换研究
作者:
陈雪峰
王诗彬
程礼
来源:
机械工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
同步压缩变换
故障诊断
时频分析
描述:
航空发动机快变信号
特征提取
是航空发动机健康监测与
故障诊断
的关键技术之一。针对航空发动机快变信号
特征提取
需求及其瞬时频率快变的特点,提出了匹配同步压缩变换方法。构造了匹配快变信号调频结构的瞬时频率估计
航空发动机快变信号的匹配同步压缩变换研究
作者:
陈雪峰
王诗彬
程礼
来源:
机械工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
同步压缩变换
故障诊断
时频分析
描述:
航空发动机快变信号
特征提取
是航空发动机健康监测与
故障诊断
的关键技术之一。针对航空发动机快变信号
特征提取
需求及其瞬时频率快变的特点,提出了匹配同步压缩变换方法。构造了匹配快变信号调频结构的瞬时频率估计
大转数波动条件下机理约束图权重增强网络的航空发动机附件机匣
故障诊断
方法
作者:
余晓霞
汤宝平
魏静
张志刚
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
图权重增强网络
故障诊断
机理约束
大转数波动
航空发动机附件机匣
描述:
针对现有深度学习模型在故障
特征提取
过程中容易受到大转数波动工况影响,导致航空发动机附件机匣
故障诊断
精度较低的问题,提出了一种机理约束图权重增强网络(Mechanism constraint
航空发动机燃油控制系统
故障诊断
技术研究进展与挑战
作者:
严如强
许文纲
王志颖
朱启翔
周峥
赵志斌
孙闯
王诗彬
陈雪峰
张军辉
徐兵
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
燃油控制系统
故障诊断
物理模型
人工智能
信号处理
描述:
等均会造成燃油控制系统的致命故障。同时,燃油控制系统具有少测点、变工况、强干扰及强非线性等特点,导致该领域对
故障诊断
技术存在迫切需求,同时也面临巨大挑战。为推动
故障诊断
技术在燃油控制系统领域的发展
基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承
故障诊断
作者:
张晗
田毅
杜朝辉
来源:
机械工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
时变高斯噪声
自适应加权矩阵
航空轴承
故障诊断
稀疏表示
描述:
时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为
1
.0 mm~2的航空轴承
故障诊断
。
基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承
故障诊断
作者:
张晗
田毅
杜朝辉
来源:
机械工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
时变高斯噪声
自适应加权矩阵
航空轴承
故障诊断
稀疏表示
描述:
时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为
1
.0 mm~2的航空轴承
故障诊断
。
可解释性智能监测诊断网络构造及航空发动机整机试车与中介轴承诊断应用
作者:
王诗彬
王世傲
陈雪峰
黄海
安波涛
赵志斌
刘永泉
李应红
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空发动机健康管理
算法展开
可解释性人工智能
异常检测
描述:
航空发动机故障预测与健康管理是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械
故障诊断
领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然
可解释性智能监测诊断网络构造及航空发动机整机试车与中介轴承诊断应用
作者:
王诗彬
王世傲
陈雪峰
黄海
安波涛
赵志斌
刘永泉
李应红
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空发动机健康管理
算法展开
可解释性人工智能
异常检测
描述:
航空发动机故障预测与健康管理是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械
故障诊断
领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然
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