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根据【关键词:
注意力机制,损伤检测,航空发动机,YOLOv7模型,深度学习
】搜索到相关结果
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关键词
多源数据融合的民航发动机修后性能预测
作者:
谭治学
钟诗胜
林琳
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发动机
多源数据融合
发动机维修决策
修后性能预测
描述:
针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8. 3%。
航空发动机
传感器与执行机构信息重构算法
作者:
孙浩
郭迎清
赵万里
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
广义似然比(GLR)
故障幅值估计
信息重构
描述:
航空发动机
传感器与执行机构信息重构算法
免疫支持向量机用于
航空发动机
磨损故障诊断
作者:
张建
李艳军
曹愈远
张丽娜
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
免疫算法
航空发动机
支持向量机(SVM)
铁谱分析
磨损故障诊断
描述:
航空发动机
在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在
航空发动机
磨损故障诊断中的运用。首先,总结
基于融合卷积Transformer的
航空发动机
故障诊断
作者:
赵洪利
杨佳强
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
自注意力机制
航空发动机
故障诊断
深度神经网络
融合卷积Transformer
描述:
Transformer的
航空发动机
故障诊断方法,利用自
注意力机制
提取有用特征,抑制冗余信息,并且将最大池化层(MaxPool)引入Transformer模型中,进一步降低模型内存消耗以及参数量,缓解过拟合现象
基于长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法
作者:
郭俊锋
刘国华
刘国伟
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长序列信号
剩余使用寿命预测
堆叠膨胀卷积
Hyperband超参数优化算法
描述:
针对多传感器长序列数据下
航空发动机
剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因
基于超统计的多阶段
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
刘君强
胡东斌
潘春露
雷凡
赵倩茹
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
非线性
航空发动机
无迹卡尔曼滤波
超统计
剩余寿命
多阶段
描述:
针对传统
航空发动机
剩余寿命预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于剩余寿命预测精度不高的问题,本文提出了一个新的多阶段
航空发动机
剩余寿命预测模型,包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波与
基于截断p-shrinkage范数的
航空发动机
数据重构
作者:
张红梅
武江南
赵永梅
曾航
李全根
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
截断p
shrinkage范数
交替乘子法
航空发动机
张量
数据缺失
描述:
针对
航空发动机
传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对
航空发动机
的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式
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