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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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