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根据【关键词:
航空发动机,极限学习机,卷积神经网络,故障诊断,秃鹰搜索算法
】搜索到相关结果
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关键词
GLT-CNN方法及其在
航空发动机
中介轴承
故障诊断
中的应用
作者:
王奉涛
薛宇航
王洪涛
马琳杰
李宏坤
韩清凯
于晓光
来源:
振动工程学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
故障诊断
优化算法
灰度变换
轴承
描述:
GLT-CNN方法及其在
航空发动机
中介轴承
故障诊断
中的应用
基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
张加劲
来源:
电子测量与仪器学报
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
剩余寿命
双向长短期记忆网络
描述:
航空发动机
作为飞机的主要动力源,其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高
航空发动机
的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对
航空发动机
多维数据特征提取不足的问题
基于差分隐私的
航空发动机
喘振故障检测
作者:
岑鹏
郑德生
陆超
来源:
燃气涡轮试验与研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
差分隐私
航空发动机
卷积神经网络
故障检测
喘振
描述:
为保护
航空发动机
数据集包含的众多敏感数据,将差分隐私技术融入
卷积神经网络
中,提出一种具有差分隐私的
卷积神经网络
故障检测模型(DP-CNN模型)。阐述了
卷积神经网络
和差分隐私技术的基本理论和计算步骤
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:
针对
航空发动机
剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
张加劲
来源:
电子测量与仪器学报
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
剩余寿命
双向长短期记忆网络
描述:
航空发动机
作为飞机的主要动力源,其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高
航空发动机
的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对
航空发动机
多维数据特征提取不足的问题
基于差分隐私的
航空发动机
喘振故障检测
作者:
岑鹏
郑德生
陆超
来源:
燃气涡轮试验与研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
差分隐私
航空发动机
卷积神经网络
故障检测
喘振
描述:
为保护
航空发动机
数据集包含的众多敏感数据,将差分隐私技术融入
卷积神经网络
中,提出一种具有差分隐私的
卷积神经网络
故障检测模型(DP-CNN模型)。阐述了
卷积神经网络
和差分隐私技术的基本理论和计算步骤
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:
针对
航空发动机
剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
基于多变量多步CNN的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
曹越
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
端对端预测
状态参数
描述:
针对
航空发动机
状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步
卷积神经网络
用于
航空发动机
剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
基于多变量多步CNN的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
曹越
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
端对端预测
状态参数
描述:
针对
航空发动机
状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步
卷积神经网络
用于
航空发动机
剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
基于大数据技术的
航空发动机电气系统故障诊断
策略优化分析
作者:
赵平
柳子玉
王恩双
来源:
电子技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
大数据分析
航空发动机
故障诊断
描述:
阐述通过建立
故障诊断
模型、提出优化策略,可以改善诊断结果的可解释性、自动化程度、实时性以及系统的稳定性与可靠性。该方法能够提高
航空发动机电气系统故障诊断
的准确性和效率。
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