柴油机故障诊断

作品数：258被引量：808H指数：13
导出分析报告
相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>
相关作者：潘宏侠王忠巍王珍孙国威李宏坤更多>>
相关机构：中北大学哈尔滨工程大学江苏科技大学武汉理工大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 期刊=振动与冲击x
共 条 记 录，以下是1-4
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于MACNN的柴油机故障诊断方法研究被引量：7
《振动与冲击》2022年第10期8-15,共8页程建刚 毕凤荣 张立鹏 李鑫 杨晓 汤代杰 
天津市自然科学基金(18JCYBJC20000)。
高效、准确的故障诊断可以提高柴油机的安全性和可靠性。传统机械故障诊断方法中人工参与程度过高,对识别结果带来诸多不确定性。针对这一问题,提出一种基于多重注意力卷积神经网络(multiple attention convolutional neural networks,M...
关键词：多重注意力 卷积神经网络(CNN) 故障诊断 端到端 
基于改进卷积神经网络的柴油机故障诊断方法研究被引量：18
《振动与冲击》2022年第6期139-146,共8页张俊红 孙诗跃 朱小龙 周启迪 戴胡伟 林杰威 
内燃机可靠性国家重点实验室开放课题(skler-202009)。
现有基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的柴油机故障诊断方法易过拟合,网络收敛速度较慢、处理小样本数据时诊断精度低,针对以上问题,提出了一种基于改进CNN的“端到端”柴油机故障诊断方法。该方法在CNN架构上,采用...
关键词：柴油机 故障诊断 深度学习 卷积神经网络(CNN) 
基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析被引量：34
《振动与冲击》2020年第4期273-277,298,共6页蒋佳炜 胡以怀 柯赟 陈彦臻 
船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特...
关键词：小波包分析 模糊熵 特征选择 支持向量机 柴油机故障诊断 故障模式识别 
基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断被引量：13
《振动与冲击》2018年第10期14-19,49,共7页牟伟杰 石林锁 蔡艳平 郑勇 刘浩 
国家自然科学基金青年基金(51405498);中国博士后基金资助(2015M582642)
提出了一种基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法。采用平滑伪维格纳分布(SPWVD)方法生成柴油机振动时频图像,分别用核主元分析(KPCA)和局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的全局和局部特征进行融合,并用独立分...
关键词：柴油机 故障诊断 时频图像 全局特征 局部特征 特征融合 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部