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根据【关键词:
航空发动机,卷积神经网络,故障诊断,多传感器信息融合(MSIF),中介轴承
】搜索到相关结果
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南京航空航天大学
(186)
中国民航大学
(94)
航空维修与工程
(61)
哈尔滨工业大学
(50)
燃气涡轮试验与研究
(49)
沈阳航空航天大学
(40)
北京化工大学
(34)
测控技术
(33)
上海交通大学
(32)
北京:北京航空航天大学出版社
(28)
航空计算技术
(22)
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛
(22)
第六届中国航空科学技术大会论文集
(20)
中国新技术新产品
(18)
机床与液压
(16)
振动与冲击
(15)
燕山大学
(10)
第十八届全国非线性振动暨第十五届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议(NVND2021)
(8)
振动.测试与诊断
(8)
计算机应用
(7)
重庆交通大学
(6)
电子测量与仪器学报
(6)
电子测量技术
(6)
第37届中国控制会议
(4)
振动工程学报
(3)
中国电机工程学报
(3)
软件学报
(2)
计算机应用与软件
(1)
微电机
(1)
山东航空学院学报
(1)
关键词
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:
针对
航空发动机
剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
基于多变量多步CNN的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
曹越
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
端对端预测
状态参数
描述:
针对
航空发动机
状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步
卷积神经网络
用于
航空发动机
剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
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
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
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
基于振动分析的
航空发动机转子系统故障诊断
研究
作者:
刘佳杭
来源:
中国民航大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
转子系统
支持向量机
航空发动机
卷积神经网络
经验模态分解
描述:
基于振动分析的
航空发动机转子系统故障诊断
研究
基于振动分析的
航空发动机转子系统故障诊断
研究
作者:
刘佳杭
来源:
中国民航大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
转子系统
支持向量机
航空发动机
卷积神经网络
经验模态分解
描述:
基于振动分析的
航空发动机转子系统故障诊断
研究
基于DCNN-Informer的
航空发动机
寿命预测方法
作者:
廖雪超
陈海力
钟实
来源:
计算机技术与发展
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
Informer
深度学习
剩余寿命预测
描述:
基于DCNN-Informer的
航空发动机
寿命预测方法
基于ABC-BP神经网络的
航空发动机
故障诊断
方法研究
作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,
航空发动机
是航天飞机的动力保障系统,其
故障诊断
研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对
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