基于PIRD-CNN的航空發(fā)動機軸承故障診斷方法研究

摘要： 航空發(fā)動機結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)的復(fù)雜性導(dǎo)致軸承的故障診斷方法通常面臨特征提取與模式識別的困難。針對以上不足，考慮實際工程診斷的實時性與準確性，提出了一種新的基于轉(zhuǎn)子位移概率密度信息(probability density information of rotor displacement, PIRD)的航空發(fā)動機軸承智能故障診斷方法。其主要對一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1-dimensional ...