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基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型
作者: 郭晓静     贠玉晶     徐晓慧   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   协方差分析  
描述: (root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络
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: 航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义,针对长序列、多维度的航空发动机监测参数,提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型
基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测
作者: 李航   张洋铭   来源: 南京航空航天大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: Wiener过程   航空发动机   状态监测   隐含退化建模   剩余寿命预测  
描述: 针对现有基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程
基于CAE与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王旭   艾红   来源: 北京信息科技大学学报(自然科学版) 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积自编码器   航空发动机   长短期记忆   健康因子   剩余寿命预测  
描述: 通过深度学习方法构建航空发动机的健康状况评估模型,并在此模型基础上进行剩余寿命预测。基于卷积自编码器构建航空发动机的健康因子(health indicator,HI),以其HI值反映健康状况;通过
基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测
作者: 李航   张洋铭   来源: 南京航空航天大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: Wiener过程   航空发动机   状态监测   隐含退化建模   剩余寿命预测  
描述: 针对现有基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程
基于CAE与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王旭   艾红   来源: 北京信息科技大学学报(自然科学版) 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积自编码器   航空发动机   长短期记忆   健康因子   剩余寿命预测  
描述: 通过深度学习方法构建航空发动机的健康状况评估模型,并在此模型基础上进行剩余寿命预测。基于卷积自编码器构建航空发动机的健康因子(health indicator,HI),以其HI值反映健康状况;通过
基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
作者: 车畅畅   王华伟   倪晓梅   付强   来源: 航空计算技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   时间序列预测   性能退化分析   GRU神经网络   剩余寿命预测  
描述: 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将
基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王欣   孟天宇   周俊曦   来源: 科学技术与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   预测性维护  
描述: 预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度,提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
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