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根据【关键词:
自适应加权,航空轴承,故障诊断,稀疏分解,时变噪声
】搜索到相关结果
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关键词
基于包络解调法与时域平均法的航空发动机主轴承
故障诊断
作者:
史浩宁
陈康
王俨剀.
来源:
第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议论文摘要集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
滚动轴承
故障诊断
故障特征频率
时域平均法
包络解调法
描述:
主轴承是航空发动机重要零部件,一旦发生故障,会直接影响到发动机的服役性能。本研究针对滚动轴承4个部件——外环、内环、滚动体、保持架的单点故障,在600rpm、900rpm、
1
200rpm转速下所测
智能航空传感器
故障诊断
一体化架构设计
作者:
高君宇
尹阁豪
李学龙.
来源:
第六届中国航空科学技术大会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
故障诊断
航空传感器
人工智能
临地安防
数据采集
描述:
智能航空传感器
故障诊断
一体化架构设计
基于特征提取的航空发动机滚动轴承
故障诊断
作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承
故障诊断
困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
作者:
刘伟
周卓峰
黄新阳
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
滚动轴承
特征提取
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
近年来,随着现代航空发动机信号数据越来越庞大,以往基于信号处理的传统
故障诊断
方法已经逐步无法满足航空设备“大数据”时代的故障检测要求,在故障检测领域,以人工智能为代表的计算机技术得到了越来越多的应用
基于特征提取的航空发动机滚动轴承
故障诊断
作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承
故障诊断
困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
作者:
刘伟
周卓峰
黄新阳
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
滚动轴承
特征提取
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
近年来,随着现代航空发动机信号数据越来越庞大,以往基于信号处理的传统
故障诊断
方法已经逐步无法满足航空设备“大数据”时代的故障检测要求,在故障检测领域,以人工智能为代表的计算机技术得到了越来越多的应用
面向航空发动机推力控制的大气参数测量系统设计
作者:
李琛
郝彬彬
左伟
何佳音
吴新
高凯
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
大气环境参数
航空发动机
故障诊断
信号表决
推力控制
容错能力
描述:
和发动机的有限硬件资源,提出了一种适用于多发飞机的多余度机载环境大气参数测量系统架构。针对不同来源的信号,分别设计了相应信号
故障诊断
算法、表决算法以及多源信号故障切换逻辑,保证系统在信号发生故障时可及时
基于模型参数辨识的航空发动机风扇叶片裂纹
故障诊断
作者:
张帅
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶片裂纹
遗传算法
航空发动机
阻尼
故障诊断
参数辨识
描述:
。结果表明:相同叶片不同次测量试验得到的叶片阻尼比相差0.02%;不同叶片个体差异导致的阻尼比最大相差2.9%;5#风扇叶片产生裂纹后的阻尼比减小了6.4%。可见,叶片的阻尼比对其几何特性的变化十分敏感,且通过对风扇叶片阻尼比进行模型参数对应的遗传算法辨识能够实现风扇叶片裂纹
故障诊断
。
基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统中逆变器
故障诊断
作者:
黄湛钧
董鑫
卢沐宇
张瑞涛
闫钊阳
张安
来源:
航空学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
深度残差收缩网络
HVDC系统
故障模块识别
270V
线电压幅值分析
描述:
机载270V高压直流(HVDC)系统的
故障诊断
一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络(DRSN)的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流
基于特征提取的航空发动机滚动轴承
故障诊断
作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承
故障诊断
困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
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