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首页> 根据【关键词:航空发动机,卷积神经网络,故障诊断,轴承,转子位移概率密度信息(PIRD)】搜索到相关结果 13 条

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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： （root mean square error，简称RMSE）范围为[4.83,13.66]，与卷积神经网络（convolutionneuralnetworks，简称CNN）、LSTM和双向长短期记忆网络

基于改进灰靶理论的航空发动机健康监测方法: 作者： 张建曹愈远李艳军张丽娜 来源： 振动.测试与诊断 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 熵理论健康监测 航空发动机 层次分析法灰靶决策; 描述： 为实现航空发动机状态等级的划分与识别、可靠性和剩余寿命的分析以及典型故障的诊断,基于灰靶决策理论、层次分析法和熵理论提出一种航空发动机健康监测方法。首先,以新航空发动机状态监测值作为靶心,用经

基于改进灰靶理论的航空发动机健康监测方法: 作者： 张建曹愈远李艳军张丽娜 来源： 振动.测试与诊断 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 熵理论健康监测 航空发动机 层次分析法灰靶决策; 描述： 为实现航空发动机状态等级的划分与识别、可靠性和剩余寿命的分析以及典型故障的诊断,基于灰靶决策理论、层次分析法和熵理论提出一种航空发动机健康监测方法。首先,以新航空发动机状态监测值作为靶心,用经

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