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根据【关键词:
长短期记忆网络,电控舵面,多尺度卷积神经网络,多阶段信号降噪,故障检测
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关键词
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
描述:
,设定网络模型参数,构建轨迹预测模型,提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化,改进
长短期记忆网络
的隐藏层结构,实现对航空器场面轨迹的中期预测。
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
描述:
,设定网络模型参数,构建轨迹预测模型,提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化,改进
长短期记忆网络
的隐藏层结构,实现对航空器场面轨迹的中期预测。
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:
发动机剩余寿命(RUL)预测时,进行数据特征提取易导致预测效率低下。为解决此问题,提出一种改进的长短期记忆(LSTM)算法模型。通过引入深度稀疏自动编码器(SDAE)完成时序数据的处理与特征提取,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。利用涡扇发动机退化过程数据集C-MAPSS开展实验,并与DNN、BiLSTM、单层LSTM进行对比分析。结果表明:与上述3种算法相比,改进后算法的均方根误差和评分函数值至少分别降低6.6%和39.1%;该方法寿命预测结果和实际寿命曲线拟合度高,验证了该方法的可行性和有效性。
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:
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:
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
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:
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
基于ADS-B数据的民航飞机轨迹预测研究
作者:
生柳振
来源:
南京邮电大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
长短期记忆网络
轻量化卷积神经网络
卷积神经网络
轨迹预测
广播式自动相关监视
描述:
基于ADS-B数据的民航飞机轨迹预测研究
基于ADS-B数据的民航飞机轨迹预测研究
作者:
生柳振
来源:
南京邮电大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
长短期记忆网络
轻量化卷积神经网络
卷积神经网络
轨迹预测
广播式自动相关监视
描述:
基于ADS-B数据的民航飞机轨迹预测研究
基于LMKL的航空电子部件
故障检测
技术
作者:
宁贵敏
来源:
电子测试
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
LMKL
故障检测
航空电子
描述:
,实现
故障检测
功能。最后,将此方法在航空电子设备中使用。通过结果表示,方法能够提高特异度、查准率和召回率。
基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
作者:
王琛
李峰
来源:
自动化应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障检测
神经网络
传感器
描述:
数据采集与处理、航空发动机传感器故障诊断模型构建、基于神经网络的故障诊断模型训练、训练后诊断模型的自动检测,提出一种全新的检测方法。通过对比试验的方式证明,新的检测方法应用到航空发动机传感器的
故障检测
中,能够使其更快速地检测,并且保证检测准确率超过90%,可以为航空发动机稳定运行提供保障。
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