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- 基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 车畅畅 王华伟 倪晓梅 付强 来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 时间序列预测 性能退化分析 GRU神经网络 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。
- 基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断
- 作者： 车畅畅 王华伟 倪晓梅 蔺瑞管 来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃气涡轮发动机性能仿真软件 航空发动机 故障诊断 堆栈降噪自编码器
- 描述： （DBN）、人工神经网络（ANN）以及经典机器学习方法支持向量机（SVM）相比，SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。
- 基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 车畅畅 王华伟 倪晓梅 付强 来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 时间序列预测 性能退化分析 GRU神经网络 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。
- 基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断
- 作者： 车畅畅 王华伟 倪晓梅 蔺瑞管 来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃气涡轮发动机性能仿真软件 航空发动机 故障诊断 堆栈降噪自编码器
- 描述： （DBN）、人工神经网络（ANN）以及经典机器学习方法支持向量机（SVM）相比，SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。
- 基于功能共振方法的航空维修人为因素分析
- 作者： 张明洁 王华伟 付强 来源： 人类工效学 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 功能共振 人为因素 航空维修 功能网络图
- 描述： 目的实现对民航系统中机务维修人为因素的科学分析。方法在传统人为差错致因理论的基础上,利用功能共振分析方法(FRAM),以中华航空611号航班为例,识别描述功能单位,并评估各功能单位变化结果以及
- 基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策
- 作者： 车畅畅 王华伟 刘伟 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行安全 特征提取 维修等级决策 深度信念网络 状态监控
- 描述： 准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络(DBN)算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。
- 基于功能共振方法的航空维修人为因素分析
- 作者： 张明洁 王华伟 付强 来源： 人类工效学 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 功能共振 人为因素 航空维修 功能网络图
- 描述： 目的实现对民航系统中机务维修人为因素的科学分析。方法在传统人为差错致因理论的基础上,利用功能共振分析方法(FRAM),以中华航空611号航班为例,识别描述功能单位,并评估各功能单位变化结果以及
- 基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策
- 作者： 车畅畅 王华伟 刘伟 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行安全 特征提取 维修等级决策 深度信念网络 状态监控
- 描述： 准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络(DBN)算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。
- 基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 车畅畅 王华伟 倪晓梅 付强 来源： 航空计算技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 学习型工厂 思考与实践 高技能人才培养模式 技师学院 发动机部件 综合职业能力 发动机装配 高技能人才培训
- 描述： 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。