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- 基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 李京峰 陈云翔 项华春 蔡忠义 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆网络 健康指标 深度置信网络 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行时间序列预测;其次,将预测结果整合输入到深度置信网络进行健康指标提取;再次,结合健康指标预测曲线和失效阈值得到剩余寿命预测结果;最后,利用商用模块化航空推进系统仿真数据集开展实验并与已有方法进行对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。
- 变工况下航空逆变器健康评估方法研究
- 作者： 左景航 王友仁 王景霖 司滕 孙灿飞 来源： 电子测量技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空逆变器 健康指标 欧氏距离 健康评估
- 描述： 工况的变化会引起功率变换器电路健康表征参数随之变化，导致无法判断健康表征参数是因电路性能的退化还是因工况的变化引起的。针对该关键问题，以航空逆变器为研究对象，首先采用多评价指标优选模型优选出相关敏感的健康表征参数；然后基于极限学习机建立工况-无故障情况下健康表征参数映射模型；最后基于当前健康表征参数与映射模型输出的健康表征参数之间的相对变化量构建考虑工况条件的电路健康指标，实现不同工况下航空逆变器的健康评估。实验结果表明，该评估方法可以有效减小工况变化对健康指标的影响。在变工况情况下，相比于直接基于欧氏距离构建健康指标的评估方法，平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降低了64.4%、66.8%。
- 航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测
- 作者： 彭开香 皮彦婷 焦瑞华 唐鹏 来源： 控制理论与应用 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 健康指标 隐马尔可夫模型 深度置信网络 剩余寿命预测 健康状态识别
- 描述： 预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进行系统剩余寿命预测.首先,通过无监督训练深度置信网络实现历史数据的特征提取,进而构建健康指标;其次,利用健康指标集训练隐马尔可夫模型,实现设备健康状态的自动识别;最后,通过DBN-HMM混合模型来计算系统剩余寿命.采用商用模块化航空推进系统仿真软件(C-MAPSS)给出的航空发动机数据集,验证了上述方法的有效性.