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航空燃气涡轮发动机故障诊断研究现状与展望: 作者： 林京张博瑶张大义陈敏 来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 信息融合故障诊断气路分析振动分析航空燃气涡轮发动机; 描述： 航空燃气涡轮发动机技术是一个国家工业水平和科技实力的综合体现，故障诊断技术是航空发动机安全、经济运行的重要保障，也是衡量其先进性的重要指标之一。由于航空发动机结构复杂、系统集成度高、服役环境恶劣、工作状态多变，同时存在在线测试条件有限、诊断信息量不易保障等制约，故障诊断面临较多挑战。本文从气路分析与性能评价、机械系统故障诊断和多参量信息融合3个方面对国内外航空发动机故障诊断技术进行梳理，剖析存在的主要问题和挑战，并对未来发展趋势进行展望。

航空燃气涡轮发动机故障诊断研究现状与展望: 作者： 林京张博瑶张大义陈敏 来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 信息融合故障诊断气路分析振动分析航空燃气涡轮发动机; 描述： 航空燃气涡轮发动机技术是一个国家工业水平和科技实力的综合体现，故障诊断技术是航空发动机安全、经济运行的重要保障，也是衡量其先进性的重要指标之一。由于航空发动机结构复杂、系统集成度高、服役环境恶劣、工作状态多变，同时存在在线测试条件有限、诊断信息量不易保障等制约，故障诊断面临较多挑战。本文从气路分析与性能评价、机械系统故障诊断和多参量信息融合3个方面对国内外航空发动机故障诊断技术进行梳理，剖析存在的主要问题和挑战，并对未来发展趋势进行展望。

基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化: 作者： 苗永浩李晨辉石惠芳林京 来源： 中国科学:技术科学 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机极大似然估计不确定性量化卷积循环神经网络剩余寿命预测; 描述： 航空发动机技术是衡量一个国家科技水平和工业实力的重要标志,健康状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术是航空发动机安全服役、经济运行的重要保障.针对航空发动机RUL预测精度较低、不确定性难以量化的问题,本文提出了一种数据驱动的航空发动机RUL区间预测方法.首先,在ConvJANET框架下构建新的卷积/卷积循环/全连接结构的深度学习模型,逐层提取航空发动机监测数据中的退化特征;其次,利用极大似然思想指导神经网络模型的优化求解,并基于损失函数形式变化的策略训练模型,实现对航空发动机RUL的高精度预测与不确定性量化.将所提出的方法用于分析航空发动机退化数据集,结果表明,对比传统基于蒙特卡洛的方法,本文提出的方法具有更高的RUL预测准确率和更好的置信区间预测性能.

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