关键词
基于WGAN-GP数据增强的航空发动机引气状态分类方法
作者: 张鹏     曹曦丹     王浩     段照斌   来源: 计算机应用与软件 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 生成对抗网络   卷积神经网络   故障诊断   数据增强   发动机引气系统   不平衡  
描述: 基于WGAN-GP数据增强的航空发动机引气状态分类方法
面向民航飞机故障安全诊断的知识图谱构建方法
作者: 朱江     谢涛   来源: 中国安全生产科学技术 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 多尺度注意力   故障诊断   智能问答   数据增强   飞机设备   知识图谱  
描述: 面向民航飞机故障安全诊断的知识图谱构建方法
基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法
作者: 杨柏   关焕新   王森   杨亮   王鹤蓉   来源: 微电机 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   故障诊断   主驱动电机   残差模块  
描述: 为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断
基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
作者: 窦金鑫   薛政坤   于晓光   范玉鑫   刘忠鑫   杨同光   来源: 机床与液压 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 液压管路卡箍   卷积神经网络   故障诊断   优化变分模态分解  
描述: 箍智能故障诊断方法。基于优化的VMD将液压管路系统-卡箍振动信号分解成一系列固有模态函数;将含有卡箍故障信号明显的IMF输入到卷积神经网络训练模型,采用CNN进行自主特征学习和模式识别。并将该方法应用于实例中,结果表明:该方法不仅能有效地对信号进行分解,同时对不同类型的卡箍故障可达到精准识别和故障诊断
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
基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
作者: 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源: 软件学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  
描述:故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少
基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
作者: 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源: 软件学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  
描述:故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少
改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
作者: 伍济钢     文港     杨康   来源: 振动与冲击 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   卷积神经网络   故障诊断   航空发动机转子  
描述: 考虑到航空发动机的工作环境十分恶劣,其故障的振动信号特征隐蔽且噪声干扰严重,为了加强网络对振动信号中关键特征的提取能力,提出了改进注意力机制的航空发动机转子系统智能故障诊断方法对航空发动机转子
基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
作者: 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: 传统的机械故障诊断方法需要将采集的故障波信号进行信号处理,再结合神经网络进行特征提取与分类,不仅流程复杂、耗费时间,而且识别准确率不高。针对此问题,采用一维卷积神经网络(one
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