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根据【检索词:故障机理】搜索到相关结果 2699 条
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基于LabVIEW的航空发动机气路故障分析系统设计
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作者:
马敏
闫超奇
来源:
传感器与微系统
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
发动机气路故障
故障分析系统
静电信号
LabVIEW
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描述:
了航空发动机气路不同工况中静电信号的子V1,对信号进行采集和分析。通过对航空发动机多种工况的模拟和试验,建立了航空发动机气路故障分析系统。结果表明:该监测模型分辨率高、信噪比高、稳定性好,可稳定地监测航空发动机的多种工况,为航空发动机气路故障诊断提供可靠的依据。
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Cessna 172R飞机发动机大功率抖动故障分析
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作者:
尹华兵
来源:
科技与创新
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
发动机
驾驶员
初级教练机
Cessna
172R飞机
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描述:
Cessna 172R飞机是目前世界上产量最大的轻型飞机,该机型是用于飞机驾驶员训练性能较好的飞机之一,是国内最主要的初级教练机。针对Cessna 172R飞机多次发生大功率抖动故障,对发动机抖动
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基于神经网络和流形学习的军用航空发动机故障诊断技术研究
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作者:
彭贤博
来源:
吉林大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
流形学习
滚动轴承
故障诊断
神经网络
军用航空发动机
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描述:
军用航空发动机的故障诊断。本文介绍了故障诊断技术和数据挖掘技术的国内外研究现状,以及军用航空发动机滚动轴承故障诊断所需的背景知识,包括基本的振动机理,常见的故障类型和传统的诊断方法,然后详细
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基于神经网络和流形学习的军用航空发动机故障诊断技术研究
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作者:
彭贤博
来源:
吉林大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
流形学习
滚动轴承
故障诊断
神经网络
军用航空发动机
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描述:
军用航空发动机的故障诊断。本文介绍了故障诊断技术和数据挖掘技术的国内外研究现状,以及军用航空发动机滚动轴承故障诊断所需的背景知识,包括基本的振动机理,常见的故障类型和传统的诊断方法,然后详细
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航空发动机轴承故障特征提取方法研究及动力学仿真
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作者:
李美娇
来源:
北京化工大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取 噪声抑制 分形理论 模式识别 动力学分析
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描述:
研究对象,开展微弱故障信号特征提取与诊断方法研究,同时为探究轴承早期故障动态演化规律,建立三维有限元模型并开展动力学分析。主要内容如下:(1)研究了基于噪声抑制的特征提取方法。为缓解端点效应及模态混叠
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航空发动机轴承故障特征提取方法研究及动力学仿真
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作者:
李美娇
来源:
北京化工大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取 噪声抑制 分形理论 模式识别 动力学分析
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描述:
研究对象,开展微弱故障信号特征提取与诊断方法研究,同时为探究轴承早期故障动态演化规律,建立三维有限元模型并开展动力学分析。主要内容如下:(1)研究了基于噪声抑制的特征提取方法。为缓解端点效应及模态混叠
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基于模型参数辨识的航空发动机风扇叶片裂纹故障诊断
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作者:
张帅
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶片裂纹
遗传算法
航空发动机
阻尼
故障诊断
参数辨识
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描述:
为了对发动机风扇叶片裂纹故障进行精确诊断,在航空发动机故障模拟试验平台上开展了风扇叶片裂纹故障模拟试验,对风扇转子叶片进行典型裂纹故障预置,并对风扇转子叶片产生裂纹前后的叶片典型参数进行试验测量
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一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
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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
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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
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考虑不确定性的航空发动机燃油计量组件典型故障仿真与特征分析
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作者:
朱赟
徐瑀童
唐皓
朱昕昀
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
燃油计量组件
不确定分析
特征提取
AMESim
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描述:
燃油计量组件(fuel metering unit, FMU)是航空发动机的核心部件之一,其工作性能的优劣直接影响到发动机整体的安全性和可靠性。因此开展燃油计量组件的仿真建模和故障诊断研究,是
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基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究
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作者:
崔芷宁
于晓光
孙杰
于喜金
冉子晴
张小龙
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度残差网络
航空液压管路
自适应白噪声完备总体经验模态分解
早期故障预测
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描述:
ResNet网络结构,并将获得的分量输入到深度残差网络(ResNet)进行训练测试。实验结果表明:CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1 200次时,准确率将会达到