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： 了95.44%，同时它的预测效果也优于现有的一些先进算法。实验充分验证了AELSTM模型在提升航空发动机剩余寿命预测准确度方面的有效性与优势。

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

基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 徐震震     薛林     马凯     杨玉迪   来源： 电子测量技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   时间特征   剩余寿命预测   空间特征  

描述： 航空发动机作为一种高精密机械部件，对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本，减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系，忽略了传感器之间的空间关系。本文

基于长短期记忆网络与轻梯度提升机的航空发动机大修期内剩余寿命预测

作者： 杨硕     高成   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   组合模型   轻梯度提升机   剩余寿命预测  

描述： 针对航空发动机大修期内由性能主导的剩余使用寿命预测中复杂设备具有状态变量多、非线性特征严重的特点以及单一模型面临特征提取不充分、预测精度不足等问题，提出一种长短期记忆网络（LSTM）与轻梯度提升机

基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测

作者： 王欣     黄佳琪     许雅玺   来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   概率稀疏自注意力   剩余寿命预测  

描述： 航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义，针对长序列、多维度的航空发动机监测参数，提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型

基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型

作者： 郭晓静     贠玉晶     徐晓慧   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2024 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   协方差分析  

描述： 为提高航空发动机剩余寿命（remaining useful life，简称RUL）预测能力，构建了一种注意力机制与长短期记忆网络（long short-term memory，简称LSTM）融合

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