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根据【关键词:航空发动机,叶尖间隙,故障诊断,喘振预警,碰摩,颤振预测,叶片振动】搜索到相关结果 1805 条
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航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究
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作者:
陈礼顺
程礼
张晗
梁涛
陈超
来源:
航空精密制造技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
锥齿轮
振动信号
低秩稀疏分解
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描述:
,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。
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基于PCA与DBN的航空发动机气路系统故障诊断
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作者:
蒋丽英
栗文龙
崔建国
于明月
林泽力
来源:
沈阳航空航天大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度信念网络
故障诊断
主元分析
气路系统
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描述:
提出了一种基于主元分析与深度信念网络相结合的航空发动机气路系统故障诊断新方法。首先利用主元分析方法对发动机监测参数原始数据进行降维,以便降低参数数据的复杂度,获得较低维数的最优特征参数。其次,采用
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基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断
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作者:
刘洋
刘晓波
梁珊
来源:
中国机械工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
时频分析
转子碰摩
傅里叶分解方法
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描述:
针对传统时频分析法无法提取转子故障特征信息的问题,提出了基于傅里叶分解方法(FDM)的转子碰摩故障诊断方法.构造了调频调幅仿真信号,对比FDM、集合经验模态分解(EEGMD)、变分模态分解(VMD
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航空发动机传感器与执行机构信息重构算法
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作者:
孙浩
郭迎清
赵万里
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
广义似然比(GLR)
故障幅值估计
信息重构
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描述:
航空发动机传感器与执行机构信息重构算法
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散
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模糊推理和证据理论融合的航空发动机故障诊断研究
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作者:
孙玮琢
来源:
电子科学技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
模糊推理
证据理论
融合
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描述:
本文首先对模糊推理和证据理论概念进行简要介绍,其次结合故障征兆信号,并借助专业人士的多年经验,对航空发动机故障产生因素以及可能性进行研究分析,有效地处理了故障诊断中存在的模糊不清性的问题。希望通过本文的阐述,可以给相关领域提供一些参考。
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基于深度学习的航空发动机故障融合诊断
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
洪骥宇
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
抗干扰能力
决策融合
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描述:
通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机
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基于相关时间规整的航空发动机缓变故障诊断
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作者:
周媛
左洪福
刘鹏鹏
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
相关时间规整
故障诊断
缓变故障
并发故障
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描述:
针对航空发动机退化导致的缓变故障诊断问题,提出了一种基于相关时间规整算法的诊断模型,该模型通过挖掘发动机退化过程中过渡信息,根据退化数据中发动机状态变化特征来识别故障模式。通过仿真数据和实际案例
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一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
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作者:
吕卫民
孙晨峰
任立坤
赵杰
李永强
来源:
兵工学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
轻量级梯度提升机
注意力机制
航空发动机
故障诊断
时间卷积神经网络
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描述:
长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
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