作者:于明月,陈果,李成刚,冯国全,王德友 单位:中国航空学会 出版:《航空动力学报》2013年第01期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHKDI2013010080 DOC编号:DOCHKDI2013010089 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于机匣加速度信号的航空发动机转静碰摩部位识别》PDF+DOC2014年第08期 于明月,陈果,姜广义,李成刚,冯国全,王德友 《基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别》PDF+DOC2013年第06期 于明月,陈果,刘永泉,姜广义,李成刚,冯国全,王德友 《转子早期碰摩故障特征的小波包分析》PDF+DOC2008年第04期 杨奕,沈申生 《基于CNN-SVM和特征融合的齿轮箱故障诊断》PDF+DOC2020年第08期 饶雷,唐向红,陆见光 《基于时—频分析的步态模式自动分类》PDF+DOC2012年第01期 王斐,闻时光,张育中,金基准,吴成东 《PCA特征抽取与SVM多类分类在传感器故障诊断中的应用》PDF+DOC2010年第01期 彭红星,陈祥光,徐巍 《碰摩故障静电监测方法及模拟实验》PDF+DOC2010年第06期 李耀华,左洪福 《转静件碰摩状态下的叶片振动载荷和振动特性测试分析》PDF+DOC2008年第11期 李勇,姜广义,王德友,李其汉 《虚拟仪器技术在旋转机械故障检测中的应用》PDF+DOC2007年第06期 杨奕,沈申生 《面向互动电视的手势交互系统》PDF+DOC2014年第11期 刘雪君,刘亚波,王明敏
  • 利用航空发动机转子实验器模拟不同径向碰摩部位下的碰摩故障,提出基于小波包分析的支持向量机转静碰摩部位识别方法.首先将从机匣测得的加速度信号进行小波包分解,提取其归一化能量特征,接下来将得到的归一化能量特征输入至支持向量机中,用以识别不同的碰摩部位.利用航空发动机转子实验器模拟大量不同碰摩程度和不同碰摩部位的样本,利用支持向量机进行训练和测试.结果表明小波包能量特征与支持向量机相结合可以有效地判别转静碰摩部位,且仅需1个传感器即可达到98%的识别率。

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