基于RSM/XGBoost和KF的航空发动机RUL预测

作者： 李东文   王海瑞   朱贵富   刘翠琴   杨修琦   来源： 空军工程大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 随机搜索算法   航空发动机   XGBoost   卡尔曼滤波   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机精确的剩余使用寿命预测是确保发动机安全服役必须开展的环节。针对复杂工况环境下涡扇发动机的剩余使用寿命预测问题，提出了一种基于极端梯度提升和卡尔曼滤波的寿命预测模型。首先，采用高斯分布对原始

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

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

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

航空装备预测与健康管理系统的验证方法概述

作者： 冯春庭   李敏   来源： 测控技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 验证流程   预测与健康管理   航空装备   验证与确认  

描述： 随着国内PHM(预测与健康管理)技术发展迅速,航空装备PHM验证与确认方法成为制约PHM技术成果工程转化的难点。针对上述问题,提出了PHM系统全寿命周期内的验证流程,明确了在需求分析、设计研制、使用与维护等阶段PHM验证与确认的具体内容与要求,结合PHM对象的特点,阐述了目前典型的航电PHM、机电/动力PHM、结构SHM的验证和确认方法。

航空装备视情维修的应用实践与发展

作者： 曹卫华   来源： 航空维修与工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 基于性能的保障   视情维修   预测与健康管理   维修策略  

描述： 简述了视情维修的发展历程及理论依据,通过国外军民用航空装备应用视情维修工程实践的实例阐明视情维修保障模式的优势、可行性和未来发展趋势,简要分析了视情维修给航空修理保障工作带来的挑战,说明现阶段开展视情维修工程实践是提升航空装备综合作战效能和战备完好性的有效手段。

航空锂离子电池剩余容量及RUL预测建模

作者： 丁劲涛   罗美君   呙晓兵   郑先成   来源： 电池 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 剩余使用寿命   机载锂离子电池模型   剩余容量   航空锂离子电池  

描述： 综合考虑环境温度、电流倍率、循环次数和贮存时间等因素的影响,根据实测数据的分析结果,对机载锂离子电池剩余容量的预测进行建模;用基于数据驱动的方法实现对剩余使用寿命(RUL)的预测建模。构建的实验验证平台测试表明,剩余容量预测精度误差不大于3. 74%,RUL预测误差不大于3%,所建立模型的准确性得到验证。

基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述

作者： 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源： 电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  

描述： 阐述航空发动机的数据分析，对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比，探讨航空发动机预测的发展趋势展望。

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： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，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： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，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。