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： 预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度，提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional

基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法研究

作者： 郭晓静   殷宇萱   贠玉晶   来源： 机床与液压 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   自动编码器   剩余寿命预测  

描述： ，优化LSTM模型，改善航空发动机RUL预测效果。利用SDAE进行特征提取，构建健康因子(HI)曲线；同时考虑运行工况、故障模式和传感器3个因素，并分别训练其权重。利用LSTM模型进行发动机剩余寿命预测

基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 胡立坤   何旭杰   殷林飞   来源： 计算机应用研究 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   自动扩展   子模块级联   剩余寿命预测  

描述： 对航空发动机进行实时状态监测与健康管理可以有效降低发动机故障风险，确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段，其中长短期记忆(Long-Short Term

基于LSTM分类器的航空发动机预测性维护模型

作者： 蔺瑞管   王华伟   车畅畅   倪晓梅   熊明兰   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 二分类   长短期记忆网络   时间窗   故障预测与健康管理   预测性维护  

描述： 利用传感器数据进行预测性维护是航空发动机故障预测与健康管理(prognostic and health management, PHM)的关键问题。针对发动机剩余寿命预测准确性低的问题，提出基于长短

基于LSTM分类器的航空发动机预测性维护模型

作者： 蔺瑞管   王华伟   车畅畅   倪晓梅   熊明兰   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 二分类   长短期记忆网络   时间窗   故障预测与健康管理   预测性维护  

描述： 利用传感器数据进行预测性维护是航空发动机故障预测与健康管理(prognostic and health management, PHM)的关键问题。针对发动机剩余寿命预测准确性低的问题，提出基于长短

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.

基于LSTM的民航航线客运量和航班票价预测研究

作者： 甘国育   来源： 昆明理工大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 时间序列   长短期记忆网络   注意力机制   深度学习   客运量   机票价格  

描述： 基于LSTM的民航航线客运量和航班票价预测研究

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间