摘要
本发明公开了一种航空发动机轴承故障诊断方法及系统,涉及旋转机械转子技术领域。本发明包括:搭建发动机转子系统实体模型与数值模型并进行高转速实验,获取实际测点和高敏感度测点的振动信号,将不同支承位置的故障轴承仿真数据、实验数据和故障类型存入数据库中;以机匣外信号为输入,通过数据预测模型得到高敏感度测点的振动信号,再以高敏感度测点的振动信号为输入,通过诊断网络得到轴承故障类型。本发明创新性构建数据预测模型与诊断模型,以高敏感度测点为中介,先将机匣外实际发动机测点位置信号作为输入,得到高敏感度测点预测振动信号,并以此进行轴承故障类型诊断,降低了直接训练诊断模型的难度,提高了模型收敛速度和训练精度。
技术关键词
数据预测模型
航空发动机结构
故障特征频率
动力学微分方程
矩阵
轴承故障诊断
频域特征
发动机转子系统
航空发动机轴承
旋转机械转子
陀螺
多头注意力机制
信号
转子盘
模态阻尼比
数值
滚动体直径
系统为您推荐了相关专利信息
变化检测方法
动态时空特征
多任务学习模型
耕地
多层卷积神经网络模型
大语言模型
知识编辑方法
训练样本数据
模块
计算机可读取存储介质
上下文特征
意图识别方法
多头注意力机制
识别用户意图
意图识别装置
无人机巡检
灰度共生矩阵
对比度
水利工程检测技术
深度学习算法