期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于深度学习和特征凝练的变工况航空发动机轴承智能故障诊断
1
作者
刘涵
刘勤明
+1 位作者
叶春明
汪宇杰
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第11期3387-3396,共10页
轴承是航空发动机系统的核心元件,其故障诊断非常重要。针对航空发动机轴承在极端复杂且多变工况下,基于原训练集的故障诊断模型无法直接应用于新工况诊断的挑战,进行了一种高精度智能故障诊断方法的研究。首先构建包含一维方差差异卷...
轴承是航空发动机系统的核心元件,其故障诊断非常重要。针对航空发动机轴承在极端复杂且多变工况下,基于原训练集的故障诊断模型无法直接应用于新工况诊断的挑战,进行了一种高精度智能故障诊断方法的研究。首先构建包含一维方差差异卷积神经网络与移动网络注意力机制的独立成分分析模块,对故障特征进行有效凝练;其次运用动态权重控制的星雀优化算法,对门控循环单元模块加以优化,从而实现故障状态的准确识别。算例分析结果表明,所提方法在变工况下的故障诊断准确率高达100%,且具有优越的抗噪声能力,有效解决了航空发动机轴承在变工况下的故障诊断问题。
展开更多
关键词
深度学习
星雀优化算法
故障诊断
移动网络注意力机制
特征凝练
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习和特征凝练的变工况航空发动机轴承智能故障诊断
1
作者
刘涵
刘勤明
叶春明
汪宇杰
机构
上海理工大学管理学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第11期3387-3396,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(71632008,71840003)
上海市2021度“科技创新行动计划”宝山转型发展科技专项项目(21SQBS01404)
上海理工大学科技发展项目(2020KJFZ038)。
文摘
轴承是航空发动机系统的核心元件,其故障诊断非常重要。针对航空发动机轴承在极端复杂且多变工况下,基于原训练集的故障诊断模型无法直接应用于新工况诊断的挑战,进行了一种高精度智能故障诊断方法的研究。首先构建包含一维方差差异卷积神经网络与移动网络注意力机制的独立成分分析模块,对故障特征进行有效凝练;其次运用动态权重控制的星雀优化算法,对门控循环单元模块加以优化,从而实现故障状态的准确识别。算例分析结果表明,所提方法在变工况下的故障诊断准确率高达100%,且具有优越的抗噪声能力,有效解决了航空发动机轴承在变工况下的故障诊断问题。
关键词
深度学习
星雀优化算法
故障诊断
移动网络注意力机制
特征凝练
Keywords
deep learning
nutcracker optimization algorithm
fault diagnosis
mobile network attention mechanism
feature condensation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习和特征凝练的变工况航空发动机轴承智能故障诊断
刘涵
刘勤明
叶春明
汪宇杰
《计算机应用研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
