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根据【关键词:
长短期记忆网络,航空发动机,润滑油量,健康监控,滑油系统,小波分解
】搜索到相关结果
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关键词
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LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
航空发动机滑油系统
LRU级故障树建模与分析
作者:
李哲
豆鹏飞
刘津宏
王卓健
来源:
液压与气动
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
LRU级故障树
相对概率重要度
概率重要度
滑油系统
描述:
滑油系统
是
航空发动机
的关键系统之一,一旦发生故障,严重影响飞行安全。
滑油系统
结构复杂,排故难度较大。对
滑油系统
进行LRU级故障树建模和分析,能够为快速定位LRU级故障源提供指导性建议。根据
滑油系统
航空发动机滑油系统
的防虹吸
作者:
李国权
来源:
中国航空学会第六届动力年会
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
滑油箱
系统设计
滑油系统
虹吸现象
描述:
航空发动机
在停车之后的停放过程中,滑油箱中的滑油有时会由于虹吸现象被抽到发动机轴承腔及附件机匣、飞附机匣中.本文详细分析了
航空发动机滑油系统
的防虹吸原理及方法,对儿种典型的发动机滑油防虹吸系统进行了详细介绍,指出了它们的特点及设计注意事项.
航空发动机滑油系统
的防虹吸
作者:
李国权
来源:
中国航空学会第六届动力年会
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
滑油箱
系统设计
滑油系统
虹吸现象
描述:
航空发动机
在停车之后的停放过程中,滑油箱中的滑油有时会由于虹吸现象被抽到发动机轴承腔及附件机匣、飞附机匣中.本文详细分析了
航空发动机滑油系统
的防虹吸原理及方法,对儿种典型的发动机滑油防虹吸系统进行了详细介绍,指出了它们的特点及设计注意事项.
基于
长短期记忆网络
与轻梯度提升机的
航空发动机
大修期内剩余寿命预测
作者:
杨硕
高成
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
组合模型
轻梯度提升机
剩余寿命预测
描述:
针对
航空发动机
大修期内由性能主导的剩余使用寿命预测中复杂设备具有状态变量多、非线性特征严重的特点以及单一模型面临特征提取不充分、预测精度不足等问题,提出一种
长短期记忆网络
(LSTM)与轻梯度提升机
基于深度学习方法的
航空发动机
寿命预测模型
作者:
郭晓静
贠玉晶
徐晓慧
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2024
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
协方差分析
描述:
为提高
航空发动机
剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与
长短期记忆网络
(long short-term memory,简称LSTM)融合
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
1
7.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
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