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根据【关键词:维纳过程,航空发动机,多传感器数据融合,布朗运动,剩余寿命预测】搜索到相关结果 1589 条
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非完美维修下民航发动机剩余寿命预测
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作者:
曹惠玲
崔科璐
郭静
来源:
机械科学与技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
Wiener过程
剩余寿命预测
非完美维修
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描述:
的性能退化进行建模。根据历史性能退化数据以及历史维修记录数据,通过极大似然估计算法对模型参数进行估计,实现对航空发动机的RUL预测。通过航空公司实际发动机机载快速存取记录器(QAR)数据进行模型验证,结果表明:该方法能够更好地跟踪发动机实际性能退化过程,预测精度较高,能为民航发动机维修计划的制定提供依据。
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基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李京峰
陈云翔
项华春
蔡忠义
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆网络
健康指标
深度置信网络
剩余寿命预测
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描述:
针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行
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基于滤波模型的航空制导弹药剩余寿命分布
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作者:
马长刚
李青
陈明
陈丽
来源:
海军航空工程学院学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
滤波模型
参数估计
剩余寿命预测
动态主成分分析
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描述:
如何更好地利用技术检测数据来预测航空制导弹药剩余寿命,这是弹药质量控制研究中的一个重要方向。利用动态主成分分析法提取了航空制导弹药状态检测参数主成分,解决了弹药检测参数冗余、相互关联的问题,为剩余寿命分布研究奠定了基础。基于滤波模型和威布尔分布以及正态分布,建立了航空制导弹药剩余寿命分布模型。通过实例,就能很好地将弹药剩余寿命分布与弹药故障联系起来,并动态掌握其剩余寿命分布情况。
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面向可迁移跨域自适应学习的航空发动机剩余寿命预测方法
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作者:
李文骁
李勇成
李鹏
马浩统
雷印杰
来源:
现代计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可迁移对抗
跨域学习
域自适应
剩余寿命预测
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描述:
航空发动机剩余寿命(RUL)预测任务中数据集标签较少且工况多变,导致传感器时间序列之间存在明显分布差异,限制了RUL预测方法的泛化能力。跨域学习的提出为该任务提供了一种可行的解决方案。传统跨域学习
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基于多源信息融合的飞行器部件剩余寿命预测
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作者:
张秋雁
杨忠
姜遇红
张启伦
卢凯文
张辉斌
来源:
机械制造与自动化
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多源信息融合
余弦相似度
相似性
神经网络
剩余寿命预测
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描述:
方法,将服役部件和参考部件退化模型进行模式匹配,确定与服役部件具有相同退化模式的参考部件,进而提高基于相似性剩余寿命预测方法的预测精度。通过NASA航空发动机数据集和相同评价指标下的对比分析,验证了该方法的有效性。
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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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
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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
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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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
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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
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基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李鹏
丁瀛
黄培炜
杜艺博
来源:
中国测试
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
特征优选
II
长短时记忆网络
NSGA
剩余寿命预测
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描述:
研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题,提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先,基于长短时记忆网络建立单序列监测数据预测模型,预测不同工况下发动机测试样本的数据集。其次,基于
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融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法
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作者:
任子强
司小胜
胡昌华
王玺
来源:
航空学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
极大似然估计
复合健康指标
剩余寿命预测
线性维纳过程
贝叶斯参数更新
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描述:
针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题,论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化
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航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测
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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
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描述:
,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