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关键词
双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用
寿命
预测方法
作者：
苗青林
张晓丰
高杨军
刘显光
秦丕胜
来源：
空军工程大学学报(自然科学版)
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
航空发动机
深度卷积神经网络
最大相关系数
双通道
剩余使用寿命
描述：
提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法，用来预测航空发动机剩余使用
寿命
。该方法在传统卷积神经网络上，应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪；通过数据切片，将数据片标签设置为最后一个
基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余
寿命
预测
作者：
张加劲
来源：
电子测量与仪器学报
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
剩余寿命
双向长短期记忆网络
描述：
航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用
寿命
预测对于提高航空发动机的可用性和降低其
寿命
周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题
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