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- 融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 任子强 司小胜 胡昌华 王玺 来源： 航空学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 极大似然估计 复合健康指标 剩余寿命预测 线性维纳过程 贝叶斯参数更新
- 描述： 性能，采用线性维纳过程对复合健康指标进行退化建模，通过极大似然估计方法确定模型参数，进而得到发动机的预测寿命。为了确定融合系数，提出了一种利用真实寿命与预测寿命的预测均方误差最小化的方法。融合系数确定后
- 航母甲板运动预报算法研究
- 作者： 金书羽 来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 时间序列 极大似然估计 经验模态分解 自回归 最小二乘算法
- 描述： 航母甲板运动预报算法研究
- 基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化
- 作者： 苗永浩 李晨辉 石惠芳 林京 来源： 中国科学:技术科学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 极大似然估计 不确定性量化 卷积循环神经网络 剩余寿命预测
- 描述： 航空发动机技术是衡量一个国家科技水平和工业实力的重要标志,健康状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术是航空发动机安全服役、经济运行的重要保障.针对航空发动机RUL预测精度较低、不确定性难以量化的问题,本文提出了一种数据驱动的航空发动机RUL区间预测方法.首先,在ConvJANET框架下构建新的卷积/卷积循环/全连接结构的深度学习模型,逐层提取航空发动机监测数据中的退化特征;其次,利用极大似然思想指导神经网络模型的优化求解,并基于损失函数形式变化的策略训练模型,实现对航空发动机RUL的高精度预测与不确定性量化.将所提出的方法用于分析航空发动机退化数据集,结果表明,对比传统基于蒙特卡洛的方法,本文提出的方法具有更高的RUL预测准确率和更好的置信区间预测性能.