关键词
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
航空发动机健康管理系统的功能与设计
作者: 周磊   孙燕涛   尉询楷   来源: 2020中国航空工业技术装备工程协会年会 年份: 2020 文献类型 : 会议论文 关键词: 维修决策   航空发动机   大数据分析   预测与健康管理  
描述: 航空发动机健康管理系统的功能与设计
基于信息粒化的航空发动机性能评估系统设计
作者: 张秉策   来源: 大连理工大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   区间型信息粒   剩余使用寿命   多层感知器  
描述: 基于信息粒化的航空发动机性能评估系统设计
基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 马依琳   陶慧玲   董启文   王晔   来源: 华东师范大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命  
描述: 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同
航空发动机退化等级软表征与风险监测方法
作者: 吴宇伦   宋鹏宇   陈旭   赵春晖   来源: 控制工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   状态监测   剩余使用寿命   软划分表征  
描述: 剩余使用寿命预测对航空发动机预防性维护具有重要指导作用。现有方法将性能退化看作线性过程,未对寿命周期进行划分,从而无法确定发动机性能退化的关键时间节点。针对上述问题,提出了一种航空发动机退化等级软
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
基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源: 计算机应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  
描述: 针对航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 刘翠琴   王海瑞   朱贵富   来源: 机械科学与技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   小波降噪   时间卷积网络   剩余使用寿命   多头注意力机制  
描述: 针对航空发动机传感器检测数据高噪声,多维度,同剩余使用寿命一致衰减特性的问题,本文采用小波降噪(WD)、时间卷积网络(TCN)和多头注意力(MHA)机制,提出一种新的网络结构模型:时间卷积-多头
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
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