基于深度学习的航空发动机附件机匣故障诊断研究

作者： 柳秀.   来源： 哈尔滨理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   元学习   故障诊断   深度学习   联邦学习  

描述： 基于深度学习的航空发动机附件机匣故障诊断研究

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、1200rpm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

某型航空发动机扭矩曲线故障原因分析与排故

作者： 丁琪   邹闰   马洪亮   唐家茂   陈蔚兴   罗岸   韩奉林   来源： 现代工业经济和信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   扭矩曲线   排故  

描述： 某型航空发动机在交付试车过程中，经常出现扭矩不合格故障。从测扭机构原理出发，建立滑油压力与输出扭矩的总体模型。对力学模型进行分析可知，中间轴承润滑状态是影响扭矩测量的重要因素。通过计算比油膜厚度

航空发动机飞附吊挂机匣裂纹的产生原因

作者： 魏雪莱   郑海亮   张成凯   王继业   来源： 理化检验-物理分册 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   飞附吊挂机匣   疲劳裂纹   有限元模拟分析  

描述： 某型航空发动机飞附吊挂机匣的转角出现裂纹。采用宏观观察、断口分析、应力分析和有限元模拟分析等方法，对该飞附吊挂机匣裂纹产生的原因进行了分析。结果表明：该裂纹为起始应力较大的疲劳裂纹；飞附吊挂机匣与

航空发动机用树脂基复合材料无损检测技术研究与应用

作者： 何方成   王铮   宋永锋   李雄兵   来源： 失效分析与预防 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   复合材料   无损检测  

描述： 、夹杂、孔隙、疏松、纤维断裂等，采用的主要无损检测技术有超声检测、X射线检测及红外热像检测等。航空发动机用树脂基复合材料无损检测技术主要发展方向为检测技术自动化、数字化、智能化和数据分析评价方法的深度应用。