关键词
航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测
作者: 彭开香   皮彦婷   焦瑞华   唐鹏   来源: 控制理论与应用 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 健康指标   隐马尔可夫模型   深度置信网络   剩余寿命预测   健康状态识别  
描述: 预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法
航空涡扇引擎剩余使用寿命预测算法研究
作者: 吴锐   马洁   丁恺林   来源: 南京理工大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空   预测   全特征输入   长短时记忆单元   剩余使用寿命   涡扇引擎  
描述: 航空涡扇引擎剩余使用寿命预测算法研究
非完美维修下民航发动机剩余寿命预测
作者: 曹惠玲   崔科璐   郭静   来源: 机械科学与技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 民航发动机   Wiener过程   剩余寿命预测   非完美维修  
描述: 针对现阶段剩余寿命(RUL)预测方法没有考虑在发动机性能衰退阶段维修因素影响的问题,提出了以考虑非完美维修下的性能衰退模型预测民航发动机RUL的方法。采用带漂移点的Wiener过程对民航发动机的性能
基于多源信息融合的飞行器部件剩余寿命预测
作者: 张秋雁   杨忠   姜遇红   张启伦   卢凯文   张辉斌   来源: 机械制造与自动化 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 多源信息融合   余弦相似度   相似性   神经网络   剩余寿命预测  
描述: 针对飞行器关键部件的多源变量数据统计信息,提出基于多源信息融合的相似性剩余寿命预测方法。介绍了相似性剩余寿命预测方法的基本思想和模型;提出一种使用BP神经网络融合多变量统计数据的方法;引入余弦相似度
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: 注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测精度。首先对多通道传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰,降低多传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次
航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 王昊   来源: 大连理工大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   回声状态网络   相似性方法   剩余使用寿命   自适应提升算法  
描述: 航空发动机剩余使用寿命预测研究
面向飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测的性能参数扩增方法
作者: 刘连胜   张晗星   刘晓磊   王璐璐   梁军   来源: 仪器仪表学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 生成对抗网络   辅助动力装置   在翼寿命   参数扩增   故障预测  
描述: 生成器与判别器的优化参数;其次,研究面向APU性能退化参数的扩增方法,为APU的剩余寿命预测提供输入参数;最后,基于中国南方航空股份有限公司机队的APU在翼监测参数,全面验证和评估所提方法的性能。基于
面向飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测的性能参数扩增方法
作者: 刘连胜   张晗星   刘晓磊   王璐璐   梁军   来源: 仪器仪表学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 生成对抗网络   辅助动力装置   在翼寿命   参数扩增   故障预测  
描述: 生成器与判别器的优化参数;其次,研究面向APU性能退化参数的扩增方法,为APU的剩余寿命预测提供输入参数;最后,基于中国南方航空股份有限公司机队的APU在翼监测参数,全面验证和评估所提方法的性能。基于
基于CAE与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王旭   艾红   来源: 北京信息科技大学学报(自然科学版) 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积自编码器   航空发动机   长短期记忆   健康因子   剩余寿命预测  
描述: 通过深度学习方法构建航空发动机的健康状况评估模型,并在此模型基础上进行剩余寿命预测。基于卷积自编码器构建航空发动机的健康因子(health indicator,HI),以其HI值反映健康状况;通过
基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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