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基于卷积自编码器的直升机轴承退化特征提取
文献摘要：
轴承是直升机传动系统中关键的部件之一,在飞行过程中易出现性能快速退化和故障失效,危害飞行安全.发展直升机轴承的性能退化监测和故障预测技术,对于提升直升机的安全性和可靠性具有重要意义.针对直升机轴承退化特征的提取问题,采取基于卷积自编码器的深度学习模型,设计了基于卷积自编码器的最优退化特征提取方法,从轴承全寿命退化数据中提取出最优退化特征,通过对比实验和加噪仿真验证了方法的有效性.
文献关键词：
退化特征提取;深度学习;卷积自编码器;轴承退化
中图分类号：
作者姓名：
陈浩;邓鹏
作者机构：
国防科技大学智能科学学院,长沙410005;国防科技大学信息通信学院,西安710100
文献出处：
引用格式：
[1]陈浩;邓鹏-.基于卷积自编码器的直升机轴承退化特征提取)[J].黑龙江大学自然科学学报,2022(03):372-378
A类：
B类：
卷积自编码器,机轴,轴承退化,退化特征提取,直升机传动系统,中易,飞行安全,性能退化,故障预测技术,安全性和可靠性,特征的提取,深度学习模型,全寿命,退化数据,仿真验证
AB值：
0.176833
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