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根据【关键词:
系统故障,故障诊断,航电,飞机
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关键词
基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术
作者:
陈文杰
崔江
来源:
电机与控制应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
整流电路
长短时记忆网络
电励磁双凸极发电机
故障诊断
描述:
整流电路是航空发电机的重要组成部分,存在故障频发且维修困难等问题。为对电励磁双凸极发电机(DSEG)的整流电路进行
故障诊断
,研究了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的
故障诊断
方法。首先,采集多种故障
改进一维卷积神经网络的航空发动机
故障诊断
方法
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
描述:
针对现有航空发动机
故障诊断
的
1
DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道
1
DCNN提出了改进
1
DCNN的航空发动
故障诊断
方法
航空发动机典型振动故障分析软件开发及应用
作者:
金业壮
许卓
邓奕辰
李晖
闻邦椿
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动故障
分析软件
描述:
充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对航空发动机的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足
故障诊断
的需求。
多头注意力驱动的航空高速轴承
故障诊断
方法
作者:
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源:
振动与冲击
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
描述:
模块对原始振动信号进行特征提取;然后引入多头注意力模块,使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平;最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承
故障诊断
。试验
某型航空交流发电机试车断电故障分析
作者:
郭涛
邱欣
陈章恒
苑振宇
桑伟汉
来源:
电机技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
旋转整流器
故障诊断
交流发电机
描述:
针对
飞机
试车过程中左侧无刷同步交流发电机发生的断电故障,结合
飞机
电源系统,对该故障展开分析。在分析中借助Multisim软件,对航空发电机内部旋转整流器进行单管故障仿真,对故障加以验证,最终实现
故障诊断
。
基于特征优化与改进KNN的航空发动机
故障诊断
作者:
周寒
莫李平
刘渊
王奕首
卿新林
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进KNN算法
特征优化算法
描述:
为有效解决航空发动机气路
故障诊断
难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路
故障诊断
模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进
航空液压
系统故障
模拟试验台设计
作者:
杨望东
周旸
郭一涵
来源:
测控技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空液压系统
故障诊断
故障模拟试验台
小波包能量谱
描述:
飞机
液压
系统故障诊断
是
飞机
故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域的难点。随着液压系统向高压化方向发展,其渗漏、增温、压力脉动导致的管道
基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路
故障诊断
研究
作者:
黄续芳
赵平
冯铃
张丽
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
故障诊断
深度学习
Bi/GRU模型
描述:
针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路
故障诊断
方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
基于振动信号的航空发动机
故障诊断
研究
作者:
路阳
葛向东
高强
乔保栋
陈国栋
来源:
中国设备工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
故障诊断
振动响应
描述:
本文提出了一种基于主机测点振动信号的航空发动机
故障诊断
方法。通过对振动信号进行分析,对发动机出现故障的大体位置、结构的故障形式、轴承失效等问题做出初步的分析判断,本文的经验结论对
故障诊断
工作起到
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:
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
。
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