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.

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.

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.

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.