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： 为了深化飞参数据的应用价值，通过研究发动机转动件故障预测、剩余寿命预测以及气路健康等，为发动机保障决策和预测性维护提供参考。采用经验模态分解(EMD)结合相对向量机(RVM)、灰度模型(GM)用于

基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 王晓鹏.   来源： 陕西理工大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据驱动   注意力机制   循环神经网络   剩余寿命预测   平均回归特征  

描述： 基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究

数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 孙云鹏.   来源： 西安工业大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 维纳过程   双向门控循环单元   剩余寿命预测   复合健康指标   堆叠降噪自编码器  

描述： 数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

基于贝叶斯理论的航空发动机健康状态评估与剩余寿命区间预测

作者： 张倩.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   健康状态评估   不确定性   贝叶斯神经网络   剩余寿命预测  

描述： 基于贝叶斯理论的航空发动机健康状态评估与剩余寿命区间预测

考虑剩余寿命预测的航空发动机维修决策方法研究

作者： 彭书勤.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 维修决策   航空发动机   卷积神经网络   深度强化学习   剩余寿命预测  

描述： 考虑剩余寿命预测的航空发动机维修决策方法研究

基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 徐震震     薛林     马凯     杨玉迪   来源： 电子测量技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   时间特征   剩余寿命预测   空间特征  

描述： 航空发动机作为一种高精密机械部件，对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本，减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系，忽略了传感器之间的空间关系。本文

基于退化轨迹相似性的航空发动机剩余寿命预测方法研究

作者： 李固良   来源： 重庆大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： means++   分段梯度匹配   贪婪匹配原则   k   剩余寿命预测  

描述： 基于退化轨迹相似性的航空发动机剩余寿命预测方法研究

基于CNN与GRU的航空发动机剩余寿命预测

作者： 王文庆   郭恒   范启富   来源： 第37届中国控制会议 年份： 2018 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   门控递归单元   长短期记忆   剩余寿命预测  

描述： 基于CNN与GRU的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机剩余寿命预测工具箱的开发及应用

作者： 杨红瑜   彭开香   焦瑞华   来源： 第31届中国过程控制会议（CPCC 2020） 年份： 2020 文献类型 ： 会议论文 关键词： 工具箱   性能评估   健康指标   剩余寿命预测   MATLAB  

描述： 航空发动机剩余寿命预测工具箱的开发及应用

基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化

作者： 苗永浩   李晨辉   石惠芳   林京   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   极大似然估计   不确定性量化   卷积循环神经网络   剩余寿命预测  

描述： 航空发动机技术是衡量一个国家科技水平和工业实力的重要标志,健康状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术是航空发动机安全服役、经济运行的重要保障.针对航空发动机RUL预测精度较低、不确定性难以量化的问题,本文提出了一种数据驱动的航空发动机RUL区间预测方法.首先,在ConvJANET框架下构建新的卷积/卷积循环/全连接结构的深度学习模型,逐层提取航空发动机监测数据中的退化特征;其次,利用极大似然思想指导神经网络模型的优化求解,并基于损失函数形式变化的策略训练模型,实现对航空发动机RUL的高精度预测与不确定性量化.将所提出的方法用于分析航空发动机退化数据集,结果表明,对比传统基于蒙特卡洛的方法,本文提出的方法具有更高的RUL预测准确率和更好的置信区间预测性能.