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根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,深度学习,神经网络,剩余使用寿命预测
】搜索到相关结果
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关键词
基于
深度学习
的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于
深度学习
的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
基于时空特征的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
徐震震
薛林
马凯
杨玉迪
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
时间特征
剩余寿命预测
空间特征
描述:
航空发动机
作为一种高精密机械部件,对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本,减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系,忽略了传感器之间的空间关系。本文
作者:
秦子轩
张晓东
白广芝
任先聪
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余可用寿命
深度学习
多头注意力机制
多尺度卷积双向长短期记忆网络
描述:
航空发动机
叶片表面损伤与检测研究进展
作者:
程亚茹
李湉
薛辉
黎红英
王丹
唐鋆磊
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
叶片损伤
深度学习
无损检测
描述:
航空发动机
叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测
基于概率稀疏自注意力的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
王欣
黄佳琪
许雅玺
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
概率稀疏自注意力
剩余寿命预测
描述:
以实现
航空发动机
剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自
注意力机制
,使得模型更关注时间序列中重要的时间节点,大幅缩减时间维度
航空发动机
润滑系统故障知识图谱构建及应用
作者:
吴闯
张亮
唐希浪
崔利杰
谢小月
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
润滑系统
知识问答
知识图谱
描述:
故障知识图谱本体概念的基础上,采用双向长短期记忆(BiLSTM)
神经网络
和条件随机场(CRF)等
深度学习
技术实现知识自主抽取,并基于余弦距离和Jaccard相关系数法进行多源异构故障知识的融合。同时,基于
基于DCNN-Informer的
航空发动机
寿命预测方法
作者:
廖雪超
陈海力
钟实
来源:
计算机技术与发展
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
Informer
深度学习
剩余寿命预测
描述:
基于DCNN-Informer的
航空发动机
寿命预测方法
航空发动机
气路故障诊断的SANNWA-PF算法
作者:
许梦阳
黄金泉
鲁峰
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
自适应
粒子滤波
神经网络
非高斯噪声
描述:
针对
航空发动机
非线性、非高斯的特点,提出一种用于
航空发动机
气路故障诊断的自适应
神经网络
权值调整粒子滤波(SANNWA-PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用
航空发动机
排气温度测量通道故障智能检测方法研究
作者:
李国鸿
郭海东
左思佳
来源:
测控技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障检测
排气温度
神经网络
模糊逻辑
测量通道故障
描述:
航空发动机
排气温度测量通道故障智能检测方法研究
基于模糊矩阵和
神经网络
的
航空发动机
磨损部位故障识别
作者:
孙涛
李冬
来源:
燃气涡轮试验与研究
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
聚类
航空发动机
光谱分析
磨损故障
神经网络
相似矩阵
描述:
基于模糊矩阵和
神经网络
的
航空发动机
磨损部位故障识别
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