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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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航空发动机
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电子测量技术
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信息技术与信息化
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河南大学
(2)
兵工学报
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(2)
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陕西理工大学
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激光与光电子学进展
(1)
北京信息科技大学学报(自然科学版)
(1)
数字通信世界
(1)
计算机应用研究
(1)
关键词
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
作者:
张倩.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
健康状态评估
不确定性
贝叶斯神经网络
剩余寿命预测
描述:
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
考虑
剩余寿命预测
的
航空发动机
维修决策方法研究
作者:
彭书勤.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
维修决策
航空发动机
卷积神经网络
深度强化学习
剩余寿命预测
描述:
考虑
剩余寿命预测
的
航空发动机
维修决策方法研究
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
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
作者:
张倩.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
健康状态评估
不确定性
贝叶斯神经网络
剩余寿命预测
描述:
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
考虑
剩余寿命预测
的
航空发动机
维修决策方法研究
作者:
彭书勤.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
维修决策
航空发动机
卷积神经网络
深度强化学习
剩余寿命预测
描述:
考虑
剩余寿命预测
的
航空发动机
维修决策方法研究
基于小波分解-LSTM的
航空发动机
润滑油量模型
作者:
袭奇
王婧
古书怀
马驰
徐贵强
朱泊宇
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
润滑油量
健康监控
滑油系统
小波分解
描述:
基于小波分解-LSTM的
航空发动机
润滑油量模型
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:
,提出了一种基于
注意力机制
的卷积神经网络和双向长短期网络融合模型。首先,采用卷积神经网络提取特征和双向
长短期记忆网络
获取特征中的长短期依赖关系;其次,使用
注意力机制
来突出特征中的重要部分,提高模型预测
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
融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测
航空发动机
的主要缺陷。
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
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