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根据【关键词:
航空发动机,MIC,贝叶斯优化,剩余使用寿命,Bo,CatBoost
】搜索到相关结果
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关键词
基于MIC特征提取与BO-CatBoost的
航空发动机
RUL预测
作者:
李东君
李亚
李东文
朱贵富
来源:
空军工程大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
MIC
贝叶斯优化
剩余使用寿命
Bo
CatBoost
描述:
针对
航空发动机
传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机
剩余使用寿命
预测精度不足等问题,利用最大信息系数、
贝叶斯优化
算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机
剩余使用寿命
预测模型。首先
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
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
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
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
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
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