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根据【关键词:
航空发动机,注意力长短时记忆网络,多头自注意力机制,剩余寿命预测
】搜索到相关结果
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(1)
关键词
基于改进LSTM的
航空发动机
寿命预测方法研究
作者:
郭晓静
殷宇萱
贠玉晶
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
自动编码器
剩余寿命预测
描述:
,优化LSTM模型,改善
航空发动机
RUL预测效果。利用SDAE进行特征提取,构建健康因子(HI)曲线;同时考虑运行工况、故障模式和传感器3个因素,并分别训练其权重。利用LSTM模型进行发动机
剩余寿命预测
基于改进LSTM的
航空发动机
寿命预测方法研究
作者:
郭晓静
殷宇萱
贠玉晶
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
自动编码器
剩余寿命预测
描述:
,优化LSTM模型,改善
航空发动机
RUL预测效果。利用SDAE进行特征提取,构建健康因子(HI)曲线;同时考虑运行工况、故障模式和传感器3个因素,并分别训练其权重。利用LSTM模型进行发动机
剩余寿命预测
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
基于特征注意力机制的GRU-GAN
航空发动机
剩余寿命预测
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
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
基于特征注意力机制的GRU-GAN
航空发动机
剩余寿命预测
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
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
基于特征优选的
航空发动机
剩余寿命预测
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
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
基于特征注意力机制的GRU-GAN
航空发动机
剩余寿命预测
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
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
基于特征注意力机制的GRU-GAN
航空发动机
剩余寿命预测
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
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
基于特征优选的
航空发动机
剩余寿命预测
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
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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