关键词
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: dimensional convolutional neural network,简称1D-CNN)对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对航空发动机轴承进行
基于多传感器融合卷积神经网络航空发动机轴承故障诊断
作者: 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源: 中国电机工程学报 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: 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机轴承
基于多传感器融合卷积神经网络航空发动机轴承故障诊断
作者: 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源: 中国电机工程学报 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: 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机轴承
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: dimensional convolutional neural network,简称1D-CNN)对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对航空发动机轴承进行
基于多传感器融合卷积神经网络航空发动机轴承故障诊断
作者: 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源: 中国电机工程学报 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: 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机轴承
基于多传感器融合卷积神经网络航空发动机轴承故障诊断
作者: 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源: 中国电机工程学报 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: 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机轴承
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
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