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- 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
- 航空发动机多源异构信息融合诊断新方法
- 作者： 张永强 顾晓华 杨杰 来源： 振动.测试与诊断 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 多源异构信息 故障诊断 数据融合
- 描述： 类别监测参数与不同类别故障模式之间的耦合关系，实现了多源异构监测数据的有效融合，解决了同型号多台发动机/单台发动机监测参数得到的同一故障模式的结果差异或矛盾的精化处理问题，给出了一种提高发动机故障诊断结果精度的新方法。
- 航空发动机测量耙裂纹故障诊断
- 作者： 董江 文敏 张强波 郭海东 张帅 来源： 振动.测试与诊断 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障诊断 裂纹 应变响应 测量耙 固有频率
- 描述： 以航空发动机测量耙振动试验过程中的安全监测为需求。首先，基于测量耙结构特征简化模型，建立了含裂纹测量耙振动特征方程；其次，建立了某型测量耙有限元模型，通过数值模拟分析了裂纹参数（相对位置、裂纹长度）对测量耙固有频率的影响规律；最后，开展了该型测量耙的振动试验。扫频试验结果验证了测量耙有限元模型的准确性，测量耙在振动耐久性试验过程中出现孔边裂纹，固有频率降低了11.1%，表明在测量耙研制过程中开展振动考核试验时，可在试验现场通过试验前后固有频率的变化实时监测耙体的结构损伤。