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根据【关键词:
非线性,预测与健康管理,剩余使用寿命,Copula相似性,特征退化
】搜索到相关结果
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关键词
航空三级式发电系统
非线性
建模与硬件在环实现
作者:
李添幸
杜皓然
刘勇智
朱佩荣
景博
王龙
来源:
西安交通大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
硬件在环
非线性
航空三级式发电系统
描述:
航空三级式发电系统
非线性
建模与硬件在环实现
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
航空发动机
剩余使用寿命
预测方法的融合与比较
作者:
黎明
宋海龙
苟江
来源:
智能计算机与应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
信息熵
航空发动机
随机森林
剩余使用寿命
融合预测
描述:
航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障
预测与健康管理
(PHM)技术需求极为迫切,
剩余使用寿命
(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机
剩余使用寿命
进行预测,首先
航空发动机
剩余使用寿命
预测方法的融合与比较
作者:
黎明
宋海龙
苟江
来源:
智能计算机与应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
信息熵
航空发动机
随机森林
剩余使用寿命
融合预测
描述:
航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障
预测与健康管理
(PHM)技术需求极为迫切,
剩余使用寿命
(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机
剩余使用寿命
进行预测,首先
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
一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法
作者:
刘翠琴
王海瑞
朱贵富
来源:
机械科学与技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
小波降噪
时间卷积网络
剩余使用寿命
多头注意力机制
描述:
针对航空发动机传感器检测数据高噪声,多维度,同
剩余使用寿命
一致衰减特性的问题,本文采用小波降噪(WD)、时间卷积网络(TCN)和多头注意力(MHA)机制,提出一种新的网络结构模型:时间卷积
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
航空发动机
剩余使用寿命
预测方法的融合与比较
作者:
黎明
宋海龙
苟江
来源:
智能计算机与应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
信息熵
航空发动机
随机森林
剩余使用寿命
融合预测
描述:
航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障
预测与健康管理
(PHM)技术需求极为迫切,
剩余使用寿命
(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机
剩余使用寿命
进行预测,首先
航空发动机
剩余使用寿命
预测方法的融合与比较
作者:
黎明
宋海龙
苟江
来源:
智能计算机与应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
信息熵
航空发动机
随机森林
剩余使用寿命
融合预测
描述:
航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障
预测与健康管理
(PHM)技术需求极为迫切,
剩余使用寿命
(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机
剩余使用寿命
进行预测,首先
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
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