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根据【关键词:
航空发动机,状态监测,剩余使用寿命,软划分表征
】搜索到相关结果
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控制工程
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关键词
航空发动机
退化等级软表征与风险监测方法
作者:
吴宇伦
宋鹏宇
陈旭
赵春晖
来源:
控制工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
状态监测
剩余使用寿命
软划分表征
描述:
剩余使用寿命预测对
航空发动机
预防性维护具有重要指导作用。现有方法将性能退化看作线性过程,未对寿命周期进行划分,从而无法确定发动机性能退化的关键时间节点。针对上述问题,提出了一种
航空发动机
退化等级软
基于状态监测数据的
航空发动机
剩余寿命在线预测
作者:
李航
张洋铭
来源:
南京航空航天大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
Wiener过程
航空发动机
状态监测
隐含退化建模
剩余寿命预测
描述:
针对现有基于状态监测数据的
航空发动机
剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的
航空发动机
剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程
基于信息粒化的
航空发动机
性能评估系统设计
作者:
张秉策
来源:
大连理工大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
区间型信息粒
剩余使用寿命
多层感知器
描述:
基于信息粒化的
航空发动机
性能评估系统设计
基于Transformer的多特征融合的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
马依琳
陶慧玲
董启文
王晔
来源:
华东师范大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
描述:
发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对
航空发动机
做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
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
一种考虑多通道检测数据的
航空发动机
剩余寿命预测方法
作者:
刘翠琴
王海瑞
朱贵富
来源:
机械科学与技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
小波降噪
时间卷积网络
剩余使用寿命
多头注意力机制
描述:
针对
航空发动机
传感器检测数据高噪声,多维度,同剩余使用寿命一致衰减特性的问题,本文采用小波降噪(WD)、时间卷积网络(TCN)和多头注意力(MHA)机制,提出一种新的网络结构模型:时间卷积-多头
航空发动机
剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者:
黎明
宋海龙
苟江
来源:
智能计算机与应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
信息熵
航空发动机
随机森林
剩余使用寿命
融合预测
描述:
航空发动机
的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
双通道深度卷积神经网络的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法
作者:
苗青林
张晓丰
高杨军
刘显光
秦丕胜
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度卷积神经网络
最大相关系数
双通道
剩余使用寿命
描述:
提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测
航空发动机
剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个
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