关键词
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
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
基于机器学习的航空异常着陆事件检测
作者: 杨雄   苏志刚   杨金锋   张海刚   来源: 计算机工程与设计 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机载快速存取记录器   特征选取   极限梯度提升树   贝叶斯优化   航空安全   异常检测  
描述: 性能,使用贝叶斯优化训练出最佳异常检测模型。实验结果表明,与其它算法对比,该模型特征提取时间和训练时间短,准确率、F1分数、ROC和PR曲线面积表现出突出的性能。
基于机器学习的航空异常着陆事件检测
作者: 杨雄   苏志刚   杨金锋   张海刚   来源: 计算机工程与设计 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机载快速存取记录器   特征选取   极限梯度提升树   贝叶斯优化   航空安全   异常检测  
描述: 性能,使用贝叶斯优化训练出最佳异常检测模型。实验结果表明,与其它算法对比,该模型特征提取时间和训练时间短,准确率、F1分数、ROC和PR曲线面积表现出突出的性能。
航空锂离子电池剩余容量及RUL预测建模
作者: 丁劲涛   罗美君   呙晓兵   郑先成   来源: 电池 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 剩余使用寿命   机载锂离子电池模型   剩余容量   航空锂离子电池  
描述: 综合考虑环境温度、电流倍率、循环次数和贮存时间等因素的影响,根据实测数据的分析结果,对机载锂离子电池剩余容量的预测进行建模;用基于数据驱动的方法实现对剩余使用寿命(RUL)的预测建模。构建的实验验证
航空锂离子电池剩余容量及RUL预测建模
作者: 丁劲涛   罗美君   呙晓兵   郑先成   来源: 电池 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 剩余使用寿命   机载锂离子电池模型   剩余容量   航空锂离子电池  
描述: 综合考虑环境温度、电流倍率、循环次数和贮存时间等因素的影响,根据实测数据的分析结果,对机载锂离子电池剩余容量的预测进行建模;用基于数据驱动的方法实现对剩余使用寿命(RUL)的预测建模。构建的实验验证
基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述
作者: 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源: 电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  
描述: 阐述航空发动机的数据分析,对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比,探讨航空发动机预测的发展趋势展望。
基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述
作者: 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源: 电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  
描述: 阐述航空发动机的数据分析,对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比,探讨航空发动机预测的发展趋势展望。
基于Copula相似性的航空发动机RUL预测
作者: 许先鑫     李娟     孙秀慧     戴洪德   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 非线性   预测与健康管理   剩余使用寿命   Copula相似性   特征退化  
描述: Copula相似性实现对航空发动机的剩余寿命预测。结果表明:基于Copula相似性的航空发动机RUL预测方法相较传统方法,在发动机运行周期的50%、70%、90%预测误差分别减少13.053%、31.328%、74.602%,预测精度得到提高。
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