基于状态监测数据的航空发动机滚动轴承剩余寿命预测

作者： 程林   来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 滚动轴承   退化曲线   隐马尔可夫模型   剩余使用寿命  

描述： 基于状态监测数据的航空发动机滚动轴承剩余寿命预测

航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测

作者： 彭开香   皮彦婷   焦瑞华   唐鹏   来源： 控制理论与应用 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 健康指标   隐马尔可夫模型   深度置信网络   剩余寿命预测   健康状态识别  

描述： 预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进行系统剩余寿命预测.首先,通过无监督训练深度置信网络实现历史数据的特征提取,进而构建健康指标;其次,利用健康指标集训练隐马尔可夫模型,实现设备健康状态的自动识别;最后,通过DBN-HMM混合模型来计算系统剩余寿命.采用商用模块化航空推进系统仿真软件(C-MAPSS)给出的航空发动机数据集,验证了上述方法的有效性.

航空用高速滚动轴承失效分析

作者： 谢荣华   罗贵火   来源： 第八届全国转子动力学学术讨论会 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 失效分析   滚动轴承  

描述： 从滚动轴承失效形式出发,列举航空用高速滚动轴承的失效形式,并给出实例,进行分析、找出失效原因,提出今后设计、制造注意的问题。

航空锂离子电池剩余容量及RUL预测建模

作者： 丁劲涛   罗美君   呙晓兵   郑先成   来源： 电池 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 剩余使用寿命   机载锂离子电池模型   剩余容量   航空锂离子电池  

描述： 综合考虑环境温度、电流倍率、循环次数和贮存时间等因素的影响,根据实测数据的分析结果,对机载锂离子电池剩余容量的预测进行建模;用基于数据驱动的方法实现对剩余使用寿命(RUL)的预测建模。构建的实验验证平台测试表明,剩余容量预测精度误差不大于3. 74%,RUL预测误差不大于3%,所建立模型的准确性得到验证。

基于信息粒化的航空发动机性能评估系统设计

作者： 张秉策   来源： 大连理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   区间型信息粒   剩余使用寿命   多层感知器  

描述： 基于信息粒化的航空发动机性能评估系统设计

基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 马依琳   陶慧玲   董启文   王晔   来源： 华东师范大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命  

描述： 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究,提出了一种基于Transformer的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据,使用排列熵对传感器之间的关系进行分析,并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机CMAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)数据集上进行了实验验证.实验结果表明,该方法优于现有的先进预测方法,可有效提高预测精度.

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内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

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内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述

作者： 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源： 电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  

描述： 阐述航空发动机的数据分析，对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比，探讨航空发动机预测的发展趋势展望。

航空发动机退化等级软表征与风险监测方法

作者： 吴宇伦   宋鹏宇   陈旭   赵春晖   来源： 控制工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   状态监测   剩余使用寿命   软划分表征  

描述： 剩余使用寿命预测对航空发动机预防性维护具有重要指导作用。现有方法将性能退化看作线性过程，未对寿命周期进行划分，从而无法确定发动机性能退化的关键时间节点。针对上述问题，提出了一种航空发动机退化等级软表征与风险监测方法。首先，提出了退化阶段划分策略，将全寿命周期数据划分为健康区、过渡区和风险区，分别揭示各退化分区的性能退化水平与特性。面向健康区和风险区，设计了基于条件判别自编码器的统一框架。针对具有复杂转换特性的过渡区，提出了一种过渡区特征融合表征与即时评估方法，从而对发动机退化过程进行多阶段精细化建模与状态评估。最后，设计了航空发动机退化状态在线评估策略，实现了退化阶段的识别和关键时间节点的预警。利用涡扇发动机数据集进行实验，验证了所提方法的有效性。