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根据【关键词:航空发动机,健康状态评估,不确定性,贝叶斯神经网络,剩余寿命预测】搜索到相关结果 2721 条
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基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测
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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
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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
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基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化
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作者:
苗永浩
李晨辉
石惠芳
林京
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极大似然估计
不确定性量化
卷积循环神经网络
剩余寿命预测
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描述:
航空发动机RUL预测精度较低、不确定性难以量化的问题,本文提出了一种数据驱动的航空发动机RUL区间预测方法.首先,在ConvJANET框架下构建新的卷积/卷积循环/全连接结构的深度学习模型,逐层提取
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基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测
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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
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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
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轻型飞机健康状态评估方法
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作者:
吴江
来源:
机械研究与应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
健康状态评估
层次分析法
可靠度
轻型飞机
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描述:
针对轻型飞机健康状态评估问题,提出利用飞机运行中的维修信息,计算各系统在某时刻的可靠度,并对可靠度数据进行融合,实现整机健康状况评估的方法。基于三参数威布尔分布拟合零件失效规律,采用混合威布尔分布
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轻型飞机健康状态评估方法
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作者:
吴江
来源:
机械研究与应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
健康状态评估
层次分析法
可靠度
轻型飞机
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描述:
针对轻型飞机健康状态评估问题,提出利用飞机运行中的维修信息,计算各系统在某时刻的可靠度,并对可靠度数据进行融合,实现整机健康状况评估的方法。基于三参数威布尔分布拟合零件失效规律,采用混合威布尔分布
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基于置信规则库的航空发动机气路系统健康状态评估
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作者:
尹晓静
张宇
彭寿鑫
史广旭
来源:
长春工业大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机气路系统
健康状态评估
自适应进化策略
置信规则库
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描述:
针对航空发动机气路系统健康状态评估建模中有效故障数据贫乏的问题,文中基于置信规则库(BRB)理论,融合监测信息与专家知识建立了航空发动机气路系统健康状态评估模型。首先,为了减小BRB模型的复杂度
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基于置信规则库的航空发动机气路系统健康状态评估
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作者:
尹晓静
张宇
彭寿鑫
史广旭
来源:
长春工业大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机气路系统
健康状态评估
自适应进化策略
置信规则库
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描述:
针对航空发动机气路系统健康状态评估建模中有效故障数据贫乏的问题,文中基于置信规则库(BRB)理论,融合监测信息与专家知识建立了航空发动机气路系统健康状态评估模型。首先,为了减小BRB模型的复杂度
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基于置信规则库的航空发动机气路系统健康状态评估
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作者:
尹晓静
张宇
彭寿鑫
史广旭
来源:
长春工业大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机气路系统
健康状态评估
自适应进化策略
置信规则库
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描述:
针对航空发动机气路系统健康状态评估建模中有效故障数据贫乏的问题,文中基于置信规则库(BRB)理论,融合监测信息与专家知识建立了航空发动机气路系统健康状态评估模型。首先,为了减小BRB模型的复杂度
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基于置信规则库的航空发动机气路系统健康状态评估
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作者:
尹晓静
张宇
彭寿鑫
史广旭
来源:
长春工业大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机气路系统
健康状态评估
自适应进化策略
置信规则库
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描述:
针对航空发动机气路系统健康状态评估建模中有效故障数据贫乏的问题,文中基于置信规则库(BRB)理论,融合监测信息与专家知识建立了航空发动机气路系统健康状态评估模型。首先,为了减小BRB模型的复杂度
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面向可迁移跨域自适应学习的航空发动机剩余寿命预测方法
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作者:
李文骁
李勇成
李鹏
马浩统
雷印杰
来源:
现代计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可迁移对抗
跨域学习
域自适应
剩余寿命预测
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描述:
航空发动机剩余寿命(RUL)预测任务中数据集标签较少且工况多变,导致传感器时间序列之间存在明显分布差异,限制了RUL预测方法的泛化能力。跨域学习的提出为该任务提供了一种可行的解决方案。传统跨域学习