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根据【关键词:
航空发动机,卷积神经网络,故障诊断,轴承,转子位移概率密度信息(PIRD)
】搜索到相关结果
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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
1
D-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
的
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,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的
轴承
基于多传感器融合
卷积神经网络
的
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,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的
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
1
D-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
的
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,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的
轴承
基于多传感器融合
卷积神经网络
的
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,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的
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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