%0 Journal Article
%A 秦海勤1
%A 秦敏1
%A 李文路1
%A 2
%A 赵纬1
%A 刘坤1
%A 王金瑞3
%T 航空发动机关键零部件螺栓松动早期智能检测方法研究
%D 2025
%R 
%J 振动与冲击
%P 273-280
%V 44
%N 19
%X 针对航空发动机关键零部件的螺栓松动检测存在的螺栓松动机理模型复杂难建立、松动早期难识别以及非线性和非平稳特性的信号特征难提取等问题，本文提出一种基于深度学习的螺栓松动早期智能检测方法。首先，批量归一化对数据的 使得所建立的批量归一化堆叠自动编码器（BNSAEs）模型收敛速度更快，模型易建立且有效。其次，直接根据振动响应信号进行螺栓松动的智能识别，不仅保留了数据的原始特征且无需复杂模型的计算，松动易识别且信号特征易提取。最后，以两种航空发动机关键零部件常用的螺栓连接结构为例验证了所提方法的有效性。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_14526.shtml