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基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测
作者: 刘源   牛伟   赵建平   来源: 信息技术与信息化 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  
描述: 航空发动机作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施,通过对数据进行了获取以及预处理;然后构建神经网络层并进行了训练;最后,通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。
基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述
作者: 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源: 电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  
描述: 阐述航空发动机的数据分析,对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比,探讨航空发动机预测的发展趋势展望。
航空发动机退化等级软表征与风险监测方法
作者: 吴宇伦   宋鹏宇   陈旭   赵春晖   来源: 控制工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   状态监测   剩余使用寿命   软划分表征  
描述: 剩余使用寿命预测对航空发动机预防性维护具有重要指导作用。现有方法将性能退化看作线性过程,未对寿命周期进行划分,从而无法确定发动机性能退化的关键时间节点。针对上述问题,提出了一种航空发动机退化等级软
基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测
作者: 刘源   牛伟   赵建平   来源: 信息技术与信息化 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  
描述: 航空发动机作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施,通过对数据进行了获取以及预处理;然后构建神经网络层并进行了训练;最后,通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。
基于Copula相似性的航空发动机RUL预测
作者: 许先鑫     李娟     孙秀慧     戴洪德   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 非线性   预测与健康管理   剩余使用寿命   Copula相似性   特征退化  
描述: Copula相似性实现对航空发动机的剩余寿命预测。结果表明:基于Copula相似性的航空发动机RUL预测方法相较传统方法,在发动机运行周期的50%、70%、90%预测误差分别减少13.053%、31.328%、74.602%,预测精度得到提高。
双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法
作者: 苗青林   张晓丰   高杨军   刘显光   秦丕胜   来源: 空军工程大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度卷积神经网络   最大相关系数   双通道   剩余使用寿命  
描述: 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法
作者: 苗青林   张晓丰   高杨军   刘显光   秦丕胜   来源: 空军工程大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度卷积神经网络   最大相关系数   双通道   剩余使用寿命  
描述: 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
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