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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
- 改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法
- 作者： 伍济钢 文港 杨康 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障诊断 一维卷积神经网络 多尺度模块
- 描述： 针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题，通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法
- 基于相关时间规整的航空发动机缓变故障诊断
- 作者： 周媛 左洪福 刘鹏鹏 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 相关时间规整 故障诊断 缓变故障 并发故障
- 描述： 针对航空发动机退化导致的缓变故障诊断问题,提出了一种基于相关时间规整算法的诊断模型,该模型通过挖掘发动机退化过程中过渡信息,根据退化数据中发动机状态变化特征来识别故障模式。通过仿真数据和实际案例
- 基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法
- 作者： 高峰 曲建岭 袁涛 高峰娟 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 长短时记忆网络 寿命预测 深度学习 差分时域特征
- 描述： 实现航空发动机剩余寿命的准确预测对于保证飞行安全和提高维修效率具有重要意义,但现有的预测算法往往只是浅层结构,且对各传感器参数之间的相互关系缺乏关联性考虑,限制了对发动机参数信息的深度挖掘。在深度
- 基于改进生成对抗网络与ConvLSTM的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 陈维兴 常东润 李宗帅 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 梯度惩罚项 航空发动机 条件式生成对抗网络 Wasserstein距离 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机运行周期内故障数据难以采集而造成的数据失衡等问题，提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚措施的条件生成对抗网络与卷积长短时记忆网络相结合的预测模型。首先，使用WCGAN-GP