基于振動樣本的旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)子故障的識別方法研究

2014年

基礎(chǔ)理論

成果簡介

在傳統(tǒng)的民航發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)控與維修的基礎(chǔ)上，利用傳感器獲取系統(tǒng)的振動數(shù)據(jù)樣本，借助信息技術(shù)、人工智能等學(xué)科的方法手段，以民航發(fā)動機機匣為研究對象，重點研究了民航發(fā)動機機匣重疊振動信號的分離、振動信號特征提取、故障模式分類識別和發(fā)動機性能趨勢預(yù)測等關(guān)鍵技術(shù)，完善了民航發(fā)動機視情維修的方法。研究成果的創(chuàng)新性如下：
(1)提出了基于自然梯度學(xué)習(xí)的獨立分量分析的改進算法。將自然梯...

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基于振動樣本的旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)子故障的識別方法研究

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