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根据【关键词:航空发动机,滚动轴承,奇异值分解,卷积神经网络,故障诊断,经验模态分解 】搜索到相关结果 35 条
基于频域特征的航空轴承智能诊断
作者:
李宏宇
苏越
陈康
王俨剀
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
滚动轴承
故障诊断
双向循环长短期记忆网络
神经网络
描述:
针对航空发动机 滚动轴承 的故障诊断 ,提出一种基于频域特征的故障诊断 模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型
含复杂滚动轴承 建模的航空发动机 整机振动耦合动力学模型
作者:
陈果
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
滚动轴承
耦合动力学
动力学建模
描述:
在航空发动机 整机振动模型中对滚动轴承 进行了详细建模。建立了5自由度(DOF)球轴承动力学模型,推导了在5自由度复杂变形下的轴承力和力矩表达式;针对圆柱滚子轴承,利用"切片法",推导了考虑轴承径向变形
基于IPSO-Elman神经网络的航空发动机 故障诊断
作者:
皮骏
黄江博
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进粒子群优化算法
Elman神经网络
平均影响值
描述:
为提高航空发动机 故障诊断 的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机 故障诊断 的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对
航空发动机 气路故障诊断 的SANNWA-PF算法
作者:
许梦阳
黄金泉
鲁峰
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
自适应
粒子滤波
神经网络
非高斯噪声
描述:
针对航空发动机 非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机 气路故障诊断 的自适应神经网络权值调整粒子滤波(SANNWA-PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用
保持架打滑对航空发动机 主轴承故障特征频率的影响
作者:
景新
曹宏瑞
陈雪峰
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障轴承实验
局部损伤
故障特征频率
保持架打滑
描述:
。结果表明:随着转速升高,滚动轴承 保持架打滑率趋于增大,导致轴承实际故障特征频率与基于纯滚动假设的理论计算值的偏差也随之增大。研究结论对于航空发动机 主轴承的故障诊断 具有指导意义。
航空滚动轴承 振动特征的故障灵敏度分析与融合技术
作者:
林桐
陈果
张全德
王洪伟
陈立波
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
灵敏度分析
滚动轴承
特征融合
状态评估
描述:
针对工程中航空滚动轴承 实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承 故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析
航空发动机 磨损故障多目标融合诊断
作者:
马佳丽
陈果
康玉祥
王雨薇
苗慧慧
曹桂松
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
一维卷积残差网络
融合诊断
D
S证据理论
磨损故障
描述:
针对多种油液分析数据的特点,建立了航空发动机 磨损故障融合诊断方法,实现基于油液分析数据的航空发动机 磨损状态综合评估。该故障融合诊断方法包括磨损故障定性分析、定位分析和定因分析。定性分析以光谱、铁谱
基于改进的SENet航空发动机 振动预测
作者:
夏存江
詹于游
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
注意力机制
卷积神经网络
多参数融合
振动预测
描述:
为实时监测和预警航空发动机 振动状态,基于气路及振动参数,提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型,对航空发动机 近未来的振动进行预测。该研究相比
基于RS-CART决策树的航空发动机 小样本故障诊断
作者:
庞梦洋
索中英
郑万泽
徐宇恒
包壮壮
黄林
来源:
航空动力学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
分类与回归树
GINI系数
故障诊断
属性约简
规则提取
描述:
规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机 油液故障诊断 ,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断 算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机 小样本故障问题。
基于RS-CART决策树的航空发动机 小样本故障诊断
作者:
庞梦洋
索中英
郑万泽
徐宇恒
包壮壮
黄林
来源:
航空动力学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
分类与回归树
GINI系数
故障诊断
属性约简
规则提取
描述:
规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机 油液故障诊断 ,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断 算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机 小样本故障问题。