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- 基于LSTM的航空发动机电气附件性能预测
- 作者： 罗贤峰 何宇 刘仲富 余振源 窦宇骁 孙兆荣 来源： 科技创新与应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 静态测试 长短期记忆神经网络 性能预测 发动机电气附件
- 描述： 电气附件是航空发动机重要组成部分，包括电磁活门、作动器、传感器等，其结构复杂，种类庞多，还因振动、疲劳、应力等原因性能衰减，导致信号错误或控制失灵，严重时造成发动机空中停车，直接影响到飞机飞行安全。对此设计开发一套发动机电气附件性能预测系统，通过长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Network,LSTM）构建基于数据驱动的电气附件静态性能预测模型，通过机器的训练与学习，预测分析电气附件的性能衰减状况，为发动机的维修提供有力的技术支持。