关键词
基于ARMA的航空发动机传感器故障诊断及实时验证
作者: 赵万里   郭迎清   杨菁   孙浩   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: ARMA模型   故障诊断   硬件在环平台   实时验证   航空发动机传感器  
描述: 提出一种基于时间序列分析的航空发动机传感器故障诊断方法,通过正常数据离线训练得到ARMA模型,然后在线进行实时故障诊断,可以诊断出航空发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性,搭建
基于ARMA的航空发动机传感器故障诊断及实时验证
作者: 赵万里   郭迎清   杨菁   孙浩   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: ARMA模型   故障诊断   硬件在环平台   实时验证   航空发动机传感器  
描述: 提出一种基于时间序列分析的航空发动机传感器故障诊断方法,通过正常数据离线训练得到ARMA模型,然后在线进行实时故障诊断,可以诊断出航空发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性,搭建
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断
作者: 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源: 中国电机工程学报 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: 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动
考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估
作者: 孙瑞谦   缑林峰   韩小宝   刘志丹   来源: 推进技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   巴氏距离   性能退化   量化评价   最优状态观测器   故障可诊断性   距离相似度  
描述: 航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。从状态量的可测量性以及最优
基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断
作者: 车畅畅   王华伟   倪晓梅   蔺瑞管   来源: 航空发动机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 燃气涡轮发动机性能仿真软件   航空发动机   故障诊断   堆栈降噪自编码器  
描述: 为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障
物联网背景下的计算机技术在航空发动机故障诊断中的应用
作者: 李海英   何高明   来源: 内燃机工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 物联网   发动机故障诊断  
描述: 近年来,物联网时代的到来使计算机技术和信息化技术得到了空前的发展并应用于各行各业,物联网技术在内燃机故障诊断领域的应用十分广泛。内燃机作为一种能将燃料的化学能转化为热能,进而转化为动能的热力发动机,广泛应用于汽车、飞机、船舶等交通工具的动力系统中。在航空领域中,
基于深度学习的航空发动机故障诊断方法研究
作者: 马善涛   来源: 哈尔滨理工大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 自监督学习   小样本   故障诊断   孪生网络   深度学习  
描述: 基于深度学习的航空发动机故障诊断方法研究
民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅰ:气路、机械和FADEC系统故障诊断与预测
作者: 曹明   黄金泉   周健   陈雪峰   鲁峰   魏芳   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: FADEC诊断与预测   发动机健康管理系统   发动机机械故障诊断与预测   涡扇发动机   气路故障诊断与预测  
描述: 最近这一二十年相关工程技术的发展,给民用航空发动机故障诊断与健康管理(EHM)系统研发提出了新的挑战和机遇。本文综述围绕EHM偏上游功能的民用发动机气路性能退化诊断和预测、发动机机械系统故障和发动机
基于提升卷积神经网络的航空发动机高速轴承智能故障诊断
作者: 韩淞宇   邵海东   姜洪开   张笑阳   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机高速轴承   不平衡数据   智能故障诊断   自适应权重   多尺度特征提取   提升卷积神经网络   损失函数补偿  
描述: ,使训练过程中网络模型更关注故障样本和易混淆样本。通过航空发动机高速轴承振动数据的测试与分析,证实了所提方法在不平衡数据故障诊断任务中的可行性。
基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
作者: 李泽东   李志农   陶俊勇   毛清华   张旭辉   来源: 兵工学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力增强卷积   深度卷积神经网络   特征融合   故障诊断   航空发动机滚动轴承  
描述: 自适应地融合和选择,从而挖掘特征模量的隐式特征;使用Softmax分类器进行分类识别;通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断;利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试,以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明:该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。
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