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首页> 根据【关键词:健康状态评估,寿命预测,双向长短期记忆网络,航空发动机燃油分配器,云模型】搜索到相关结果 4 条

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基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测: 作者： 张加劲 来源： 电子测量与仪器学报 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寿命 双向长短期记忆网络; 描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题

基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测: 作者： 张加劲 来源： 电子测量与仪器学报 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寿命 双向长短期记忆网络; 描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题

基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法: 作者： 高峰曲建岭袁涛高峰娟 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机长短时记忆网络 寿命预测 深度学习差分时域特征; 描述： 深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。

基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法: 作者： 高峰曲建岭袁涛高峰娟 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机长短时记忆网络 寿命预测 深度学习差分时域特征; 描述： 深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。

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