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摘要:
为了进一步提高直升机的安全性,利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断.完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验,获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据,并进行了振动数据的特征信号提取.采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入,对自动倾斜器轴承故障进行诊断,获得了较高的故障诊断率.采用基于神经网络的故障诊断方法,自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 故障诊断 轴承 自动倾斜器 神经网络
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 230-237
页数 8页 分类号 TH133.3
字数 4854字 语种 中文
DOI 10.16356/j.1005-2615.2016.02.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李新民 5 14 2.0 3.0
2 陈焕 3 12 2.0 3.0
3 张先辉 2 12 2.0 2.0
4 金小强 2 12 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
轴承
自动倾斜器
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-140
1956
chi
出版文献量(篇)
3509
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9
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36115
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