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根据【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
】搜索到相关结果
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关键词
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
基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
张加劲
来源:
电子测量与仪器学报
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
剩余寿命
双向长短期记忆网络
描述:
航空发动机
作为飞机的主要动力源,其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高
航空发动机
的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对
航空发动机
多维数据特征提取不足的问题
基于改进差分时域特征和
深度学习
优化的
航空发动机
剩余寿命预测
算法
作者:
高峰
曲建岭
袁涛
高峰娟
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长短时记忆网络
寿命预测
深度学习
差分时域特征
描述:
深度学习
理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他
深度学习
算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机
剩余寿命预测
。
改进一维
卷积神经网络
的
航空发动机
故障诊断方法
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
描述:
针对现有
航空发动机
故障诊断的
1
DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道
1
DCNN提出了改进
1
DCNN的航空发动故障诊断方法
基于相关时间规整的
航空发动机
缓变故障诊断
作者:
周媛
左洪福
刘鹏鹏
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
相关时间规整
故障诊断
缓变故障
并发故障
描述:
针对
航空发动机
退化导致的缓变故障诊断问题,提出了一种基于相关时间规整算法的诊断模型,该模型通过挖掘发动机退化过程中过渡信息,根据退化数据中发动机状态变化特征来识别故障模式。通过仿真数据和实际案例
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