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| 基于改进DBNs的三维叶尖间隙叶片裂纹诊断方法 | |
| 引用本文： | 黄鑫,张小栋,张英杰,熊逸伟,刘洪成,祝珂.基于改进DBNs的三维叶尖间隙叶片裂纹诊断方法[J].振动．测试与诊断,2022,42(2):213-219. |
| 作者姓名： | 黄鑫 张小栋 张英杰 熊逸伟 刘洪成 祝珂 |
| 作者单位： | （1.西安交通大学机械工程学院 西安，710049） |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（52175117，51575436） |
| 摘 要： | 针对航空发动机结构复杂、干扰因素多、叶片裂纹特征提取困难及难以精确诊断等问题,提出一种基于改进深度信念网络(deep belief networks,简称DBNs)的三维叶尖间隙叶片裂纹特征提取与诊断方法.首先,根据DBNs重构误差的传递规律,通过全局反向重构(global back-reconstruction,简称... |
| 关 键 词： | 航空发动机叶片 三维叶尖间隙 深度信念网络 特征提取 故障诊断 |
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