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根据【关键词:
多源信息融合,余弦相似度,相似性,神经网络,剩余寿命预测
】搜索到相关结果
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关键词
基于多源信息融合的飞行器部件剩余寿命预测
作者:
张秋雁
杨忠
姜遇红
张启伦
卢凯文
张辉斌
来源:
机械制造与自动化
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多源信息融合
余弦相似度
相似性
神经网络
剩余寿命预测
描述:
针对飞行器关键部件的多源变量数据统计信息,提出基于多源信息融合的
相似性
剩余寿命预测方法。介绍了
相似性
剩余寿命预测方法的基本思想和模型;提出一种使用BP
神经网络
融合多变量统计数据的方法;引入余弦相似度
基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
作者:
宗圣凯
来源:
电子科技大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
循环神经网络
卷积神经网络
LSTM
余弦相似度
DS证据理论
描述:
基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
基于退化特征
相似性
的航空发动机寿命预测
作者:
张妍
王村松
陆宁云
姜斌
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
Relief特征选择
寿命预测
密度加权
相似性
性能衰退
描述:
针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征
相似性
的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal
基于退化特征
相似性
的航空发动机寿命预测
作者:
张妍
王村松
陆宁云
姜斌
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
Relief特征选择
寿命预测
密度加权
相似性
性能衰退
描述:
针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征
相似性
的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal
多源信息融合的航空发动机异常检测方法研究
作者:
蔡景
康婷玮
左洪福
张晨
张营
来源:
电子测量技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多源信息融合
高斯混合模型
航空发动机
健康因子
谱回归
描述:
针对航空发动机中单参数表征性能不全面,且易受外部环境和飞行工况等因素影响的问题,提出一种基于谱回归和高斯混合模型的多源信息融合的健康因子构建方法。选取记录完整并与发动机健康性能关系密切的参数,以同架飞机左右发动机的性能参数差异值作为数据源,通过谱回归进行特征降维,采用高斯混合模型构建正常状态模型,再以基于贝叶斯推断的距离表征测试数据与高斯混合模型的全局距离判别发动机的异常状态。通过两个航空发动机异常事件案例中真实QAR数据进行验证,结果表明所提方法相较于航空公司能够更有效评估航空发动机的健康状态,提前识别出发动机的异常点,预留出足够的时间为发动机制定可靠的维修计划,提高飞机的安全性与经济性。
飞行器关键部件可靠性建模与评估方法研究
作者:
师璐
来源:
西安理工大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
多源信息融合
退化建模
寿命预测
参数估计
高长产品
描述:
飞行器关键部件可靠性建模与评估方法研究
基于数据驱动的航空发动机在翼寿命预测研究
作者:
梁佳旺
来源:
中国民航大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
健康指数
航空发动机
寿命预测
性能评估
相似性
描述:
基于数据驱动的航空发动机在翼寿命预测研究
多源信息融合的民航发动机性能预测方法研究
作者:
谭治学
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航发动机
多源信息融合
性能建模
整机性能预测
部件性能诊断
修后性能预测
描述:
多源信息融合的民航发动机性能预测方法研究
非完美维修下民航发动机剩余寿命预测
作者:
曹惠玲
崔科璐
郭静
来源:
机械科学与技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
Wiener过程
剩余寿命预测
非完美维修
描述:
针对现阶段剩余寿命(RUL)预测方法没有考虑在发动机性能衰退阶段维修因素影响的问题,提出了以考虑非完美维修下的性能衰退模型预测民航发动机RUL的方法。采用带漂移点的Wiener过程对民航发动机的性能退化进行建模。根据历史性能退化数据以及历史维修记录数据,通过极大似然估计算法对模型参数进行估计,实现对航空发动机的RUL预测。通过航空公司实际发动机机载快速存取记录器(QAR)数据进行模型验证,结果表明:该方法能够更好地跟踪发动机实际性能退化过程,预测精度较高,能为民航发动机维修计划的制定提供依据。
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。
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