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根据【关键词:
航空发动机,机器学习,故障诊断
】搜索到相关结果
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(1)
关键词
基于滑油金属元素超标特征的
航空发动机
故障智能诊断方法研究
作者:
胡兰
欧阳华
栗娜娜
来源:
内燃机与配件
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
滑油金属元素
机器学习
故障诊断
描述:
基于滑油金属元素超标特征的
航空发动机
故障智能诊断方法研究
基于大数据与
机器学习
的
航空发动机
故障诊断
技术研究
作者:
阳为民
袁野
张清宇
来源:
内燃机与配件
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
故障诊断
描述:
基于大数据与
机器学习
的
航空发动机
故障诊断
技术研究
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
机器学习
在
航空发动机
排气温度预测中的应用研究
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
舰船电子工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
性能评估
排气温度
预测算法
描述:
了较好的预测精度;人工神经网络是最合适的预测算法,但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明,经过良好训练的
机器学习
模型可以准确预测
航空发动机
排气温度,同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。
机器学习
在
航空发动机
排气温度预测中的应用研究
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
舰船电子工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
性能评估
排气温度
预测算法
描述:
了较好的预测精度;人工神经网络是最合适的预测算法,但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明,经过良好训练的
机器学习
模型可以准确预测
航空发动机
排气温度,同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。
基于AI的
航空发动机
运维保障探究
作者:
陈庆贵
李洪伟
魏江
徐铭蔚
来源:
电子产品可靠性与环境试验
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
多模态
航空发动机
机器学习
运维保障
人工智能
大语言模型
描述:
基于AI的
航空发动机
运维保障探究
面向
航空发动机
高性能制造的激光选区熔化技术研究进展
作者:
周运龙
马毅
管迎春
来源:
航空学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
航空航天材料
在线监测
能场辅助
激光选区熔化
描述:
增材制造技术能够突破传统制造瓶颈,实现复杂几何结构的一体化设计制造,同时有助于提高产品零部件的可靠性,在空天制造领域有着广泛的应用前景。聚焦于
航空发动机
增材制造中的激光选区熔化技术(SLM),针对
基于ABC-BP神经网络的
航空发动机
故障诊断
方法研究
作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,
航空发动机
是航天飞机的动力保障系统,其
故障诊断
研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对
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