基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断

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  

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

基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断

作者： 尹玥   吴闯洋   来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 万有引力算法   航空发动机   故障诊断   Elman神经网络  

描述： 、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。

基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断

作者： 尹玥   吴闯洋   来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 万有引力算法   航空发动机   故障诊断   Elman神经网络  

描述： 、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。

试分析航空发动机故障诊断技术

作者： 张栋善   赵成   来源： 中国新通信 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   技术   故障诊断  

描述： 航空发动机中对故障进行维修的最重要的一个技术就是故障诊断技术。这项技术对故障航空发动机的整个过程具有指导作用,能够对其进行维护。本文对航空发动机故障进行分析,讲述了航空发动机的故障分类,重点讲述航空发动机故障诊断技术,希望可以保障航空事业稳步向前。

基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究

作者： 尹玥   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   万有引力算法   故障诊断   Elman神经网络  

描述： 基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究

航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究

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  

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。

基于PCA与DBN的航空发动机气路系统故障诊断

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  

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

航空发动机气路故障诊断与预测的机器学习方法研究

作者： 吴金栋   来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   极限学习机   故障诊断   传感器解析余度   性能衰退预测  

描述： 航空发动机气路故障诊断与预测的机器学习方法研究

基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断

作者： 黄帆   李艳军   曹愈远   李依林   来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   油液分析   航空发动机   故障诊断   相对劣化度   免疫系统  

描述： 实例验证,方法对油液监测数据反映的航空发动机磨损故障具有出色的识别能力,相较于直接归一化原始数据进行故障诊断,有利于故障类别的分离,并且可以有效降低诊断时间,提高识别效率。

基于集成学习的航空发动机故障诊断方法

作者： 徐萌   席泽西   王雍赟   李晓露   来源： 中国民航大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习   航空发动机   故障诊断   分类模型   气路参数   数据挖掘  

描述： 航空发动机内部结构复杂、故障耦合性高,现有机器学习模型和集成学习模型的故障诊断性能难以满足不断提升的飞行安全需求。针对该问题,提出一种基于Stacking集成学习的航空发动机故障诊断方法。首先,依据