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根据【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
】搜索到相关结果
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关键词
多头注意力驱动的航空高速轴承
故障诊断
方法
作者:
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源:
振动与冲击
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大,导致微弱故障特征往往存在于多子空间中,目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题,提出一种基于信号特征
基于Bi/GRU模型的
航空发动机
外部液压管路
故障诊断
研究
作者:
黄续芳
赵平
冯铃
张丽
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
故障诊断
深度学习
Bi/GRU模型
描述:
针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路
故障诊断
方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
改进一维卷积神经网络的
航空发动机
故障诊断
方法
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
描述:
针对现有
航空发动机
故障诊断
的
1
DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道
1
DCNN提出了改进
1
DCNN的航空发动
故障诊断
方法
航空发动机
典型振动故障分析软件开发及应用
作者:
金业壮
许卓
邓奕辰
李晖
闻邦椿
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
振动故障
分析软件
描述:
充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对
航空发动机
的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足
故障诊断
的需求。
基于特征优化与改进KNN的
航空发动机
故障诊断
作者:
周寒
莫李平
刘渊
王奕首
卿新林
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进KNN算法
特征优化算法
描述:
为有效解决
航空发动机
气路
故障诊断
难题,建立了基于特征优化与改进KNN的
航空发动机
气路
故障诊断
模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进
基于振动信号的
航空发动机
故障诊断
研究
作者:
路阳
葛向东
高强
乔保栋
陈国栋
来源:
中国设备工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
故障诊断
振动响应
描述:
本文提出了一种基于主机测点振动信号的
航空发动机
故障诊断
方法。通过对振动信号进行分析,对发动机出现故障的大体位置、结构的故障形式、轴承失效等问题做出初步的分析判断,本文的经验结论对
故障诊断
工作起到
融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
航空发动机
的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的
航空发动机
缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
基于堆栈自编码器和DeepAR的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
描述:
针对现有
航空发动机
剩余寿命预测大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
基于深度学习的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于深度学习的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
基于深度学习的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于深度学习的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
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