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公开(公告)号：CN113537044B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110794610.3
申请日：2021-07-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于STFT与改进DenseNet的航空发动机故障诊断方法，本发明涉及航空发动机故障诊断领域中，现有的方法对发动机变转速故障数据集诊断效果不好的问题。航空发动机在生产环境下的运行状况是复杂多变的，往往会经历变加速、变减速的变转速过程，现有的方法在单一转速数据集下虽然已经取得了不错的效果，但是在变转速数据集上的效果却很差；为解决这一问题，本发明提出了基于STFT与改进DenseNet的航空发动机故障诊断方法；该方法将原始信号经过STFT生成各类故障的时频图像，然后使用基于改进的DenseNet模型对故障图像进行分类；经过充分的实验验证得知，在航空发动机的故障诊断上取得了很好的效果。本发明应用于航空发动机等机械设备的故障诊断。
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公开(公告)号：CN113537044A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110794610.3
申请日：2021-07-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于STFT与改进DenseNet的航空发动机故障诊断方法，本发明涉及航空发动机故障诊断领域中，现有的方法对发动机变转速故障数据集诊断效果不好的问题。航空发动机在生产环境下的运行状况是复杂多变的，往往会经历变加速、变减速的变转速过程，现有的方法在单一转速数据集下虽然已经取得了不错的效果，但是在变转速数据集上的效果却很差；为解决这一问题，本发明提出了基于STFT与改进DenseNet的航空发动机故障诊断方法；该方法将原始信号经过STFT生成各类故障的时频图像，然后使用基于改进的DenseNet模型对故障图像进行分类；经过充分的实验验证得知，在航空发动机的故障诊断上取得了很好的效果。本发明应用于航空发动机等机械设备的故障诊断。
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