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根据【关键词:
航空发动机,特征提取,故障诊断,结构健康,状态监测,状态评估,先进传感,健康基线
】搜索到相关结果
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南京航空航天大学
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西北工业大学
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内燃机与配件
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航空动力学报
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测控技术
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科学技术与工程
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南昌航空大学学报(自然科学版)
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广西科技大学学报
(2)
国防科学技术大学
(2)
齐鲁工业大学
(2)
南京航空航天大学学报(自然科学版)
(1)
控制工程
(1)
关键词
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:
特征提取
的滚动轴承
故障诊断
方法,通过
特征提取
获得更全面数据信息,再将深度信念网络模型用于信号识别,全方位反映
航空发动机
滚动轴承的运行状态。经实验验证,DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上,具有较强的抗噪能力。
基于深度置信网络的民航发动机气路
故障诊断
方法研究
作者:
李旭
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航发动机
特征提取
故障诊断
多维时间序列
不均衡样本
深度置信网络
描述:
基于深度置信网络的民航发动机气路
故障诊断
方法研究
基于数据驱动的大飞机PDU组件
故障诊断
技术研究
作者:
司金航
来源:
西安电子科技大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
PDU
数据驱动
聚类
特征提取
故障诊断
货舱货物装载系统
WPCA
描述:
基于数据驱动的大飞机PDU组件
故障诊断
技术研究
基于深度置信网络的民航发动机气路
故障诊断
方法研究
作者:
李旭
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航发动机
特征提取
故障诊断
多维时间序列
不均衡样本
深度置信网络
描述:
基于深度置信网络的民航发动机气路
故障诊断
方法研究
基于数据驱动的大飞机PDU组件
故障诊断
技术研究
作者:
司金航
来源:
西安电子科技大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
PDU
数据驱动
聚类
特征提取
故障诊断
货舱货物装载系统
WPCA
描述:
基于数据驱动的大飞机PDU组件
故障诊断
技术研究
航空发动机
故障诊断
作者:
邓明
金业壮
来源:
北京:北京航空航天大学出版社
年份:
2012
文献类型 :
图书
关键词:
航空发动机
故障诊断
描述:
处于智能诊断技术发展前沿的模糊诊断法和人工神经网络法等。根据工信部国防科工局下达的教材编写指南的要求,又增加了故障树诊断方法、故障
特征提取
方法和
航空发动机
故障诊断
专家系统等内容。
航空发动机
故障诊断
作者:
邓明
金业壮
来源:
北京:北京航空航天大学出版社
年份:
2012
文献类型 :
图书
关键词:
航空发动机
故障诊断
描述:
处于智能诊断技术发展前沿的模糊诊断法和人工神经网络法等。根据工信部国防科工局下达的教材编写指南的要求,又增加了故障树诊断方法、故障
特征提取
方法和
航空发动机
故障诊断
专家系统等内容。
基于奇异值分解的
航空发动机
转子碰摩故障
特征提取
方法
作者:
张永强
易亮
来源:
应用力学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发动机
奇异值分解
转子碰摩
降噪
描述:
提出了利用奇异值分解(SVD)提取
航空发动机
转子碰摩故障特征信号的方法,通过数值仿真得到,奇异值分解方法可以非常有效地将各种不同特征信号完全提取分离,论证了该方法的可行性。然后以某型国产
航空发动机
在
多源数据融合的民航发动机修后性能预测
作者:
谭治学
钟诗胜
林琳
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发动机
多源数据融合
发动机维修决策
修后性能预测
描述:
针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8. 3%。
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