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根据【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
】搜索到相关结果
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(2)
华东师范大学学报(自然科学版)
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关键词
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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