航空发动机状态监控和预测性维护应用研究

作者： 廖鹏程   李昂   王骁   来源： 测控技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   深度学习   健康管理   剩余寿命预测   故障预测  

描述： 据进行降噪并预测剩余寿命，通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率；采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控

低转速航空发动机滚动轴承故障深度异常检测方法

作者： 康玉祥     陈果     盛嘉玖     王浩     尉询楷   来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   航空发动机   Transformer   深度异常检测   低转速  

描述： 结果作为网络的输入，且仅依靠正常数据完成模型的训练。最后，在带机匣的航空发动机转子试验器和某型真实的航空发动机上分别进行了试验验证。结果表明，所提方法能够准确的实现对低转速滚动轴承故障的检测，且检测精度分别为93%和100%,充分表明该方法具有很好的异常检测能力及应用价值。

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

基于机器学习的航空发动机退化状态评估与剩余寿命预测研究

作者： 殷鹏飞   来源： 上海财经大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   机器学习   退化状态   剩余寿命预测  

描述： 基于机器学习的航空发动机退化状态评估与剩余寿命预测研究

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

基于机器学习的航空发动机退化状态评估与剩余寿命预测研究

作者： 殷鹏飞   来源： 上海财经大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   机器学习   退化状态   剩余寿命预测  

描述： 基于机器学习的航空发动机退化状态评估与剩余寿命预测研究

基于航空发动机历史数据的寿命预测

作者： 王文晖.   来源： 安徽理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   机器学习   故障诊断   剩余寿命预测  

描述： 基于航空发动机历史数据的寿命预测

基于航空发动机历史数据的寿命预测

作者： 王文晖.   来源： 安徽理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   机器学习   故障诊断   剩余寿命预测  

描述： 基于航空发动机历史数据的寿命预测

基于航空发动机历史数据的寿命预测

作者： 王文晖.   来源： 安徽理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   机器学习   故障诊断   剩余寿命预测  

描述： 基于航空发动机历史数据的寿命预测

基于航空发动机历史数据的寿命预测

作者： 王文晖.   来源： 安徽理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   机器学习   故障诊断   剩余寿命预测  

描述： 基于航空发动机历史数据的寿命预测