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根据【关键词:
航空发动机,贝叶斯网络,概率预测,剩余使用寿命,图注意力Transformer
】搜索到相关结果
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条
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关键词
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
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
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
基于RSM/XGBoost和KF的
航空发动机
RUL预测
作者:
李东文
王海瑞
朱贵富
刘翠琴
杨修琦
来源:
空军工程大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
随机搜索算法
航空发动机
XGBoost
卡尔曼滤波
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
精确的
剩余使用寿命
预测是确保发动机安全服役必须开展的环节。针对复杂工况环境下涡扇发动机的
剩余使用寿命
预测问题,提出了一种基于极端梯度提升和卡尔曼滤波的寿命预测模型。首先,采用高斯分布对原始
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
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
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