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关键词
基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源: 计算机应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  
描述: 的路径提取特征:1)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,并采用注意力机制处理得到的特征;3)使用注意力机制处理原始数据,并将加权特征输入
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者: 吕卫民   孙晨峰   任立坤   赵杰   李永强   来源: 兵工学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  
描述: 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
作者: 李鑫   李香蓉   汪诚   李秋良   李卓越   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   机器视觉   YOLOv5   表面缺陷检测  
描述: 针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法,自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略,实现
基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型
作者: 郭晓静     贠玉晶     徐晓慧   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   协方差分析  
描述: 为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者: 吕卫民     孙晨峰     任立坤     赵杰     李永强   来源: 兵工学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  
描述: 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络
基于BiGRU-AE与融入加性注意力机制的双层BiLSTM模型的航空发动机RUL预测
作者: 何宜霖   来源: 科学技术创新 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   注意力机制   航空发动机   自编码器   剩余使用寿命  
描述: 基于BiGRU-AE与融入加性注意力机制的双层BiLSTM模型的航空发动机RUL预测
基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 马依琳   陶慧玲   董启文   王晔   来源: 华东师范大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命  
描述: 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同
基于深度学习航空发动机损伤识别实验设计
作者: 吕巨建     曾运标     林凯瀚     黎嘉文     陈艳美     陈荣军   来源: 实验室研究与探索 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   损伤识别   空间通道注意力  
描述: 基于深度学习航空发动机损伤识别实验设计
基于Bi-LSTM的航空发动机寿命预测
作者: 万晓凡   徐泽宇   张营   来源: 农业装备与车辆工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   寿命预测   优化   过拟合   神经网络  
描述: 针对哪种类型神经网络航空发动机剩余寿命预测结果更为准确的问题,采用对不同神经网络预测结果比较的方法,通过搭建双向长短时记忆网络预测模型的实验,对网络结构进行过拟合优化和对数据进行预处理后代入模型
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者: 王锦申   黄旭   万夕里   来源: 航空维修与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 损伤检测   编码器   发动机   目标检测   深度学习   一体化解决方案   神经网络   在线计数   孔探检测  
描述: 航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架
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