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- 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%。
- 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： 航空发动机长期处于恶劣的气路环境下工作会面临腐蚀、侵蚀等问题，且故障参数特征不明显，因此精准的航空发动机故障诊断方法对保证飞机安全运行具有重要意义。为提高预测准确性，提出了一种基于融合卷积