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航空旋转机械振动故障智能诊断与预测方法研究

发布时间： 2023-12-08 浏览量：19

交易方式：面议
联系电话：18846035577
单位名称或姓名：谢怡宁
产业领域：服务型制造
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

目前主流的故障诊断大多基于机器学习以及手工提取特征的方式，这就使得在数据采集方面具有很大的局限性，因此急需研制一款智能诊断设备，实现精确可靠的自动诊断。由此可知，未来故障诊断的大体趋势为：首先结合人工智能技术采集并增强故障数据；然后使用联邦迁移学习方法来保证故障诊断模型训练数据的数量和质量，完善模型的故障诊断能力，并且需要在企业合作中保护各企业用户数据隐私。近年来随着航空工业的发展，航空故障诊断市场也带来较大的市场需求。预计2022年中国航空故障诊断行业市场规模562亿元，2028年市场规模有望达到1528亿元。不光是航空航天领域大型设备，旋转机械也同样是石油化工、风力发电等关键装备的核心部件，对航空旋转机械部件的故障诊断研究，可以对其他大型机械设备对应部件故障诊断研究提供产品上的技术支持以及学术上的理论参考。

管理团队与技术团队Management team and technical team

东北林业大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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