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根据【关键词:
集成学习,元学习,故障诊断,深度学习,联邦学习
】搜索到相关结果
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关键词
基于增强现实的智能虚拟民航发动机维修手册与工卡技术研究
作者:
吴梓祺.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
HoloLens2
声纹识别
增强现实
深度学习
民用航空发动机维修
描述:
基于增强现实的智能虚拟民航发动机维修手册与工卡技术研究
基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
徐震震
薛林
马凯
杨玉迪
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
时间特征
剩余寿命预测
空间特征
描述:
提出了一种时空特征融合的网络模型,利用图卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取空间特征和时间特征,运用并行结构将时间特征与空间特征融合。在CMAPSS数据集上进行验证,子数据集FD00
1
的RMSE为
12.81
,Score为252.04,实验结果表明,该方法相对于其他预测方法,预测精度更高。
基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承
故障诊断
作者:
张晗
田毅
杜朝辉
来源:
机械工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
时变高斯噪声
自适应加权矩阵
航空轴承
故障诊断
稀疏表示
描述:
时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为
1
.0 mm~2的航空轴承
故障诊断
。
VNCMD结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子
故障诊断
作者:
梁春辉
刘晓波
来源:
机械设计与制造
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
转子系统
变分非线性调频模态分解
故障诊断
Birge
Massart阈值降噪
描述:
针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子
故障诊断
方法。首先利用
基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承
故障诊断
作者:
张晗
田毅
杜朝辉
来源:
机械工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
时变高斯噪声
自适应加权矩阵
航空轴承
故障诊断
稀疏表示
描述:
时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为
1
.0 mm~2的航空轴承
故障诊断
。
VNCMD结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子
故障诊断
作者:
梁春辉
刘晓波
来源:
机械设计与制造
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
转子系统
变分非线性调频模态分解
故障诊断
Birge
Massart阈值降噪
描述:
针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子
故障诊断
方法。首先利用
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路
故障诊断
方法
作者:
吕卫民
孙晨峰
任立坤
赵杰
李永强
来源:
兵工学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
轻量级梯度提升机
注意力机制
航空发动机
故障诊断
时间卷积神经网络
描述:
长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其
故障诊断
时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
基于增强最小熵解卷积的航空发动机
故障诊断
作者:
赵艺珂
王家序
张新
吴磊
刘治汶
来源:
中国机械工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
无偏自相关
故障诊断
轴承
最小熵解卷积
描述:
。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。航空发动机
故障诊断
案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承
故障诊断
的有效性。
航空发动机机械磨损故障的诊断分析
作者:
刘永亚
来源:
科技资讯
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
机械磨损故障
航空发动机
磨损机理
故障诊断
诊断方法
描述:
航空运输由于其舒适性和便捷性成为大多数人出现方式的第一选择,但是,因为航空发动机磨损导致的事故问题较多,影响到了航空运输安全。故而,该文以航空发动机机械磨损故障为例,首先从航空发动机机械磨损
故障诊断
基于改进LSTM的航空发动机气路参数预测方法
作者:
马帅
吴亚锋
郑华
缑林峰
来源:
测控技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
性能参数预测
特征注意力机制
LSTM网络
故障诊断
描述:
以航空燃气涡轮发动机气路
故障诊断
为导向,提出了一种用于发动机气路参数预测的特征注意力增强型长短时记忆网络(Feature Attention Enhanced Long Short/Term
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