基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 李雅   来源： 河南大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   图注意力   残差网络  

描述： 基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

基于多源监测数据融合的航空发动机剩余可用寿命预测

作者： 赖儒杰   来源： 上海交通大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   航空发动机   门控递归单元   剩余可用寿命   极限梯度提升   指数平滑  

描述： 基于多源监测数据融合的航空发动机剩余可用寿命预测

基于多源监测数据融合的航空发动机剩余可用寿命预测

作者： 赖儒杰   来源： 上海交通大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   航空发动机   门控递归单元   剩余可用寿命   极限梯度提升   指数平滑  

描述： 基于多源监测数据融合的航空发动机剩余可用寿命预测

基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断

作者： 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： dimensional convolutional neural network，简称1D-CNN）对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类，建立齿轮故障一维卷积神经网络模型，对航空发动机轴承进行

基于深度学习的航空发动机滑油磨粒检测研究

作者： 侯媛媛   李江红   薛军印   来源： 计算机测量与控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   YOLOv3模型   滑油磨粒检测   深度学习   SER算法  

描述： 针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一，传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点；设计了一种基于深度学习的航空发动机滑油磨粒检测方法；基于连续流微流控芯片的滑油

航空发动机外形点云的特征分割方法

作者： 闫杰琼   周来水   胡少乾   文思扬   来源： 光学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器视觉   外形点云   深度学习   特征分割  

描述： 提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征，提出了一种基于深度学习的航空发动机外形点云特征分割方法，该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据，这有利于后续采用不同的方法

基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断

作者： 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源： 中国电机工程学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动

基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断

作者： 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源： 中国电机工程学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动

航空发动机外形点云特征分割的训练集构建

作者： 文思扬   周来水   闫杰琼   胡少乾   来源： 机械制造与自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   点云分割   训练集   逆向工程  

描述： 在航空发动机外形重建过程中，需要将外形点云数据进行分割，获得更小、连贯、具有相同属性点的点云片段，以利于之后点云数据的分类提取。设计一种用于航空发动机外形特征点云分割的深度学习训练数据集的构建方法

基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李浩   王卓健   李哲   陈煊   李园   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   寿命预测   深度学习   预测模型   数据融合  

描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对