关键词
基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 马依琳.   来源: 华东师范大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   航空发动机   剩余使用寿命预测   不确定性建模  
描述: 基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测
融合变分模态分解与深度学习航空发动机RUL预测研究
作者: 张力川.   来源: 电子科技大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   航空发动机   变分模态分解   剩余使用寿命预测  
描述: 融合变分模态分解与深度学习航空发动机RUL预测研究
基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王欣   孟天宇   周俊曦   来源: 科学技术与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   预测性维护  
描述: long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA
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: 的路径提取特征:1)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,并采用注意力机制处理得到的特征;3)使用注意力机制处理原始数据,并将加权特征输入
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者: 吕卫民   孙晨峰   任立坤   赵杰   李永强   来源: 兵工学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  
描述: 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
作者: 李鑫   李香蓉   汪诚   李秋良   李卓越   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   机器视觉   YOLOv5   表面缺陷检测  
描述: 针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法,自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略,实现
基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型
作者: 郭晓静     贠玉晶     徐晓慧   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   协方差分析  
描述: 为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者: 吕卫民     孙晨峰     任立坤     赵杰     李永强   来源: 兵工学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  
描述: 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络
基于BiGRU-AE与融入加性注意力机制的双层BiLSTM模型的航空发动机RUL预测
作者: 何宜霖   来源: 科学技术创新 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   注意力机制   航空发动机   自编码器   剩余使用寿命  
描述: 基于BiGRU-AE与融入加性注意力机制的双层BiLSTM模型的航空发动机RUL预测
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