关键词
基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
作者: 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: 故障诊断。试验与分析结果表明:采用该神经网络模型对齿轮进行分类,其准确率可达80%,相较于采用传统的前馈神经网络63.9%的识别准确率,提高了15.07%;与采用支持向量机(support vector
基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
作者: 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: 故障诊断。试验与分析结果表明:采用该神经网络模型对齿轮进行分类,其准确率可达80%,相较于采用传统的前馈神经网络63.9%的识别准确率,提高了15.07%;与采用支持向量机(support vector
航空发动机多源异构信息融合诊断新方法
作者: 张永强     顾晓华     杨杰   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   多源异构信息   故障诊断   数据融合  
描述: 类别监测参数与不同类别故障模式之间的耦合关系,实现了多源异构监测数据的有效融合,解决了同型号多台发动机/单台发动机监测参数得到的同一故障模式的结果差异或矛盾的精化处理问题,给出了一种提高发动机故障诊断结果精度的新方法。
基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
作者: 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  
描述: 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据
基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
作者: 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  
描述: 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据
航空发动机测量耙裂纹故障诊断
作者: 董江   文敏   张强波   郭海东   张帅   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   裂纹   应变响应   测量耙   固有频率  
描述: )对测量耙固有频率的影响规律;最后,开展了该型测量耙的振动试验。扫频试验结果验证了测量耙有限元模型的准确性,测量耙在振动耐久性试验过程中出现孔边裂纹,固有频率降低了11.1%,表明在测量耙研制过程中开展振动考核试验时,可在试验现场通过试验前后固有频率的变化实时监测耙体的结构损伤。
航空发动机测量耙裂纹故障诊断
作者: 董江   文敏   张强波   郭海东   张帅   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   裂纹   应变响应   测量耙   固有频率  
描述: )对测量耙固有频率的影响规律;最后,开展了该型测量耙的振动试验。扫频试验结果验证了测量耙有限元模型的准确性,测量耙在振动耐久性试验过程中出现孔边裂纹,固有频率降低了11.1%,表明在测量耙研制过程中开展振动考核试验时,可在试验现场通过试验前后固有频率的变化实时监测耙体的结构损伤。
基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
作者: 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  
描述: 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据
基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
作者: 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  
描述: 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据
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