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根据【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
】搜索到相关结果
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计算机应用研究
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关键词
基于机器学习的
航空发动机
退化状态评估与剩余寿命预测研究
作者:
殷鹏飞
来源:
上海财经大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
机器学习
退化状态
剩余寿命预测
描述:
基于机器学习的
航空发动机
退化状态评估与剩余寿命预测研究
一种用于
航空发动机
RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测对于
航空发动机
的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的
航空发动机
剩余使用寿命预测模型.利用长短
一种用于
航空发动机
RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测对于
航空发动机
的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的
航空发动机
剩余使用寿命预测模型.利用长短
基于状态监测数据的
航空发动机
剩余寿命在线预测
作者:
李航
张洋铭
来源:
南京航空航天大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
Wiener过程
航空发动机
状态监测
隐含退化建模
剩余寿命预测
描述:
针对现有基于状态监测数据的
航空发动机
剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的
航空发动机
剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程
基于CAE与LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
王旭
艾红
来源:
北京信息科技大学学报(自然科学版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积自编码器
航空发动机
长短期记忆
健康因子
剩余寿命预测
描述:
通过深度学习方法构建
航空发动机
的健康状况评估模型,并在此模型基础上进行剩余寿命预测。基于卷积自编码器构建
航空发动机
的健康因子(health indicator,HI),以其HI值反映健康状况;通过
基于改进GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
描述:
针对
航空发动机
状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的
航空发动机
剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多
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
基于CNN与GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
王文庆
郭恒
范启富
来源:
第37届中国控制会议
年份:
2018
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
门控递归单元
长短期记忆
剩余寿命预测
描述:
基于CNN与GRU的
航空发动机
剩余寿命预测
基于ConvJANET的
航空发动机
剩余寿命预测及其不确定性量化
作者:
苗永浩
李晨辉
石惠芳
林京
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极大似然估计
不确定性量化
卷积循环神经网络
剩余寿命预测
描述:
航空发动机
技术是衡量一个国家科技水平和工业实力的重要标志,健康状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术是
航空发动机
安全服役、经济运行的重要保障.针对
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
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