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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
- 基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 刘月峰 张小燕 郭威 边浩东 何滢婕 来源： 计算机应用 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 剩余使用寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 针对航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测方法没有同时加权不同时间步下的数据，包括原始数据和所提取的特征，导致RUL预测准确性较低的问题，提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先，选用三种不同
- 基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 曹越 来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 端对端预测 状态参数
- 描述： 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题，提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本，连续的剩余寿命值
- 基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
- 作者： 孙安亮 时宏伟 王金策 来源： 计算机技术与发展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 条件随机场 命名实体识别 双向长短期记忆网络 航空安全
- 描述： 实体，F1值相对现有方法提升了2.22%。实验结果表明，增加字符粒度的嵌入并且使用CNN获取全局特征可以有效提高航空安全领域命名实体识别效果。
- 基于改进的SENet航空发动机振动预测
- 作者： 夏存江 詹于游 来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动 注意力机制 卷积神经网络 多参数融合 振动预测
- 描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比
- 一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
- 作者： 韩光洁 史国华 缑林峰 徐甜甜 林川 来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 LSTM网络 航空发动机 寿命预测
- 描述： 剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题，本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短
- 一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
- 作者： 韩光洁 史国华 缑林峰 徐甜甜 林川 来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 LSTM网络 航空发动机 寿命预测
- 描述： 剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题，本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短
- 多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 赵广社 吴思思 荣海军 来源： 西安交通大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 剩余寿命 概率密度函数 统计数据驱动
- 描述： 针对统计数据驱动方法中多变量无法建立退化模型的问题,提出了一种多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命(RUL)预测方法。建立了基于欧氏距离的航空发动机监测信息融合模型,综合多源监测数据以量化发动机健康