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根据【作者:
胡永豪,缑林峰,刘宗尧,王广峰,宋一啸,
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关键词
一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短期记忆网络处理航空发动机的时序数据,自动提取与时间有关的特征,采用注意力机制为不同传感器特征和不同的时间步进行了加权.此外,本文还考虑到了不同操作条件对发动机剩余使用寿命的影响,将自动提取的特征与操作条件进行了特征融合.实验结果表明,本文提出的模型能有效预测航空发动机的剩余使用寿命,为基于状态的维护提供了可靠的支持.
一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短期记忆网络处理航空发动机的时序数据,自动提取与时间有关的特征,采用注意力机制为不同传感器特征和不同的时间步进行了加权.此外,本文还考虑到了不同操作条件对发动机剩余使用寿命的影响,将自动提取的特征与操作条件进行了特征融合.实验结果表明,本文提出的模型能有效预测航空发动机的剩余使用寿命,为基于状态的维护提供了可靠的支持.
基于联合观测器的航空发动机控制系统故障诊断
作者:
王璐璐
缑林峰
梁爱侠
周子涵
刘志丹
来源:
中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
发动机控制
滑模观测器
故障检测率
系统故障诊断
强鲁棒性
执行机构故障
联合观测
描述:
基于联合观测器的航空发动机控制系统故障诊断
基于SA-EFA的航空发动机结构化控制器参数优化
作者:
梁爱侠
缑林峰
王璐璐
周子涵
刘志丹
来源:
中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
控制器参数
EFA
发动机结构
卡尔曼算法
模拟退火算法
动态性能指标
目标函数
发动机模型
SA
描述:
基于SA-EFA的航空发动机结构化控制器参数优化
航空发动机二自由度μ控制器设计
作者:
刘志丹
缑林峰
王璐璐
梁爱侠
周子涵
来源:
中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
控制器设计
发动机控制器
发动机控制系统
指令跟踪
前置滤波器
结构奇异值
二自由度
鲁棒控制器
灵敏度函数
反馈控制器
鲁棒性能
描述:
航空发动机二自由度μ控制器设计
基于联合观测器的航空发动机控制系统故障诊断
作者:
王璐璐
缑林峰
梁爱侠
周子涵
刘志丹
来源:
中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
发动机控制
滑模观测器
故障检测率
系统故障诊断
强鲁棒性
执行机构故障
联合观测
描述:
基于联合观测器的航空发动机控制系统故障诊断
基于SA-EFA的航空发动机结构化控制器参数优化
作者:
梁爱侠
缑林峰
王璐璐
周子涵
刘志丹
来源:
中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
控制器参数
EFA
发动机结构
卡尔曼算法
模拟退火算法
动态性能指标
目标函数
发动机模型
SA
描述:
基于SA-EFA的航空发动机结构化控制器参数优化
航空发动机二自由度μ控制器设计
作者:
刘志丹
缑林峰
王璐璐
梁爱侠
周子涵
来源:
中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
控制器设计
发动机控制器
发动机控制系统
指令跟踪
前置滤波器
结构奇异值
二自由度
鲁棒控制器
灵敏度函数
反馈控制器
鲁棒性能
描述:
航空发动机二自由度μ控制器设计
多工况下航空发动机的故障模式分类
作者:
韩光洁
田晨
缑林峰
邵冬
罗斌
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积神经网络
故障模式
分类
描述:
航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点,本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法,可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后,将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明,一维卷积神经网络具有较好的分类精度,降低了网络模型的训练时间,对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.
多工况下航空发动机的故障模式分类
作者:
韩光洁
田晨
缑林峰
邵冬
罗斌
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积神经网络
故障模式
分类
描述:
航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点,本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法,可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后,将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明,一维卷积神经网络具有较好的分类精度,降低了网络模型的训练时间,对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.
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