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根据【关键词:
注意力机制,时间卷积网络,粒子群算法,剩余使用寿命,扩张因子
】搜索到相关结果
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关键词
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
1
3.053%、3
1
.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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