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根据【关键词:航空发动机,振幅突增,转子,自动识别,不平衡量突增,振幅稳定,振动特征,多傅里叶变换滤波】搜索到相关结果 11 条
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某型航空发动机振动值波动故障诊断和排除
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作者:
丁小飞
廖明夫
韩方军
王俨剀
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
振动波动
双转子
拍振
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描述:
针对某型航空发动机试车过程中的稳态振动波动问题,开展了时域和频域分析,指出振动波动是由于低压2倍频和高压基频振动拍振所引起。推导了航空发动机拍振引起的振动响应,建立了某型航空发动机双转子
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航空发动机多源异构信息融合诊断新方法
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作者:
张永强
顾晓华
杨杰
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
多源异构信息
故障诊断
数据融合
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描述:
针对航空发动机实际工作中主要监测的气路、油路和机械振动3类参数,建立了全机故障方程,改进了现有技术仅考虑单类别发动机监测参数与故障模式的简单方法。在考虑同类别监测参数与故障模式的前提下,兼顾不同
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基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型
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作者:
郭晓静
贠玉晶
徐晓慧
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
协方差分析
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描述:
为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合
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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
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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
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基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
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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
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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
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基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
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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
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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
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基于改进灰靶理论的航空发动机健康监测方法
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作者:
张建
曹愈远
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
熵理论
健康监测
航空发动机
层次分析法
灰靶决策
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描述:
为实现航空发动机状态等级的划分与识别、可靠性和剩余寿命的分析以及典型故障的诊断,基于灰靶决策理论、层次分析法和熵理论提出一种航空发动机健康监测方法。首先,以新航空发动机状态监测值作为靶心,用经
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基于改进灰靶理论的航空发动机健康监测方法
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作者:
张建
曹愈远
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
熵理论
健康监测
航空发动机
层次分析法
灰靶决策
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描述:
为实现航空发动机状态等级的划分与识别、可靠性和剩余寿命的分析以及典型故障的诊断,基于灰靶决策理论、层次分析法和熵理论提出一种航空发动机健康监测方法。首先,以新航空发动机状态监测值作为靶心,用经
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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