基于应力波的直升机关键部件故障程度评估方法和装置

AITNT
正文
推荐专利
基于应力波的直升机关键部件故障程度评估方法和装置
申请号:CN202410948475
申请日期:2024-07-16
公开号:CN118820719A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于应力波的直升机关键部件故障程度评估方法和装置,其中,方法包括:从关键部件不同故障程度的应力波信号中提取出加权能量特征、加权振铃特征和最大幅值特征;将所述加权能量特征、加权振铃特征和最大幅值特征作为BP神经网络的输入,将故障程度得分作为BP神经网络的输出,训练所述BP神经网络,得到故障程度评估模型;从待测关键部件的应力波信号中提取出待测的加权能量特征、加权振铃特征和最大幅值特征;将所述待测的加权能量特征、加权振铃特征和最大幅值特征输入所述故障程度评估模型,得到关键部件的故障程度。本发明通过直升机动部件量化特征提取、故障程度评估模型构建,提升了直升机关键部件的故障程度识别能力。
技术关键词
故障程度评估 BP神经网络 振铃 应力 信号 直升机动部件 门槛 包络 波形 模块 电压
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于应力分布建立轮盘分区模型的方法
分区模型 应力 轮盘结构 疲劳裂纹 坐标系转换方法
2
一种基于自动机器学习的废石回弹模量预测方法
回弹模量 机器学习模型 神经架构搜索 策略优化模型 数据
3
一种全聚焦成像声场快速仿真方法
像素点 仿真方法 信号值 声波 傅里叶变换函数
4
一种智能的心电图自动检测及诊断装置
诊断装置 AI摄像头 智能检测模块 硅胶吸盘 夹头
5
基于混合DSP深度学习方法的实时全频带语音降噪增强方法
深度学习方法 深度学习模型 高层次 语音信号处理 局部特征提取
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号