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- 基于数据驱动的民机运行风险评估研究
- 作者： 严晓婧 来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据驱动 长短期记忆网络 寿命预测 支持向量机模型 民机运行风险
- 描述： 基于数据驱动的民机运行风险评估研究
- 基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 王欣 孟天宇 周俊曦 来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 长短期记忆网络 航空发动机 剩余寿命预测 预测性维护
- 描述： 预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度，提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重，有效提升了模型预测精度。使用NASA C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验，与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明，提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
- 基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 胡立坤 何旭杰 殷林飞 来源： 计算机应用研究 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 航空发动机 自动扩展 子模块级联 剩余寿命预测
- 描述： 对航空发动机进行实时状态监测与健康管理可以有效降低发动机故障风险，确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段，其中长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络常被使用。但由于航空发动机复杂的机械结构与运行模式，使用传统的LSTM网络对航空发动机的剩余寿命进行单次预测后，所得预测结果的准确率不足以满足其寿命预测的精度要求。基于LSTM网络的广泛使用以及它对时间序列数据的有效预测能力，并考虑到采用多级预测的方法能够有效降低预测误差，提出了一种新型的可自动扩展的长短期记忆(AutomaticallyExpandableLSTM,AELSTM)预测模型。AELSTM模型依托多个子模块逐级连接的网络结构，不断地提取前一级模块的输出误差作为后一级模块的训练值，形成了误差的多级预测机制，有效降低了模型的预测误差，提升了预测结果的准确性。最后，基于美国国家航空航天局发布的C-MAPSS数据集的四个子集，对AELSTM模型的预测效果进行了测试。实验结果表明，与传统的LSTM网络相比，AELSTM模型在四个子集上的均方根误差平均减少了95.44%，同时它的预测效果也优于现有的一些先进算法。实验充分验证了AELSTM模型在提升航空发动机剩余寿命预测准确度方面的有效性与优势。
- 基于深度学习的航空发动机气路参数基线建模和趋势预测研究
- 作者： 余映红 来源： 厦门大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆网络 基线建模 支持向量回归机 趋势预测 深度置信网络
- 描述： 基于深度学习的航空发动机气路参数基线建模和趋势预测研究
- 基于LSTM分类器的航空发动机预测性维护模型
- 作者： 蔺瑞管 王华伟 车畅畅 倪晓梅 熊明兰 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 二分类 长短期记忆网络 时间窗 故障预测与健康管理 预测性维护
- 描述： 利用传感器数据进行预测性维护是航空发动机故障预测与健康管理(prognostic and health management, PHM)的关键问题。针对发动机剩余寿命预测准确性低的问题，提出基于长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)分类器的预测性维护模型。LSTM分类器通过门控单元对长时间序列信息进行充分筛选，并将有效信息用于时间序列预测。首先，采用滑动时间窗口制备训练样本。其次，将预处理后的样本输入LSTM,预测设备在特定时间窗口内的失效概率。然后，通过调整窗口大小，得到最优性能的二分类模型，以更好地适应预测维护需求。最后，利用美国航空航天局C-MAPSS数据集验证了该模型的有效性，相比于已有分类方法，其在剩余使用寿命分类方面更加准确。
- 机场航空器场面轨迹预测和路径规划关键技术研究
- 作者： 姚梦飞 来源： 电子科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆网络 遗传算法 轨迹预测 航空器 路径规划
- 描述： 机场航空器场面轨迹预测和路径规划关键技术研究
- 基于长短期记忆网络的飞机APU故障诊断研究
- 作者： 高丹妮 来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆网络 飞机辅助动力装置 自适应粒子群 量子粒子群 批规范化
- 描述： 基于长短期记忆网络的飞机APU故障诊断研究
- 航空器爬升与下降阶段4D航迹预测
- 作者： 赵元棣 李科频 朱文心 来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 4D航迹预测 循环神经网络 机器学习 航空运输
- 描述： 准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性，提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先，利用爬升阶段提取研究指标，构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short/term memory, LSTM);其次，在下降阶段进行数据维度拓展，构建RNN、LSTM模型进行航迹预测；最后，对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明，爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高，展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。