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根据【检索词:剩余寿命预测】搜索到相关结果 1147 条
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基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
刘纳川
郭建胜
张晓丰
余稼洋
解涛
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
静态协变量编码器
分位数
剩余寿命
LSTM神经网络
多头注意力机制
门控残差机制
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描述:
针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该
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基于性能退化数据的航空发动机 剩余寿命预测
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作者:
刘帅君
来源:
电子科技大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
寿命预测 健康状态评估 相似性 支持向量机
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描述:
,进而预测发动机在一定失效阈值下的剩余寿命。研究了数据在多种操作模式下,多维性能监测参量的数据处理方法,进行了参数的择优选择、数据的降维处理,运用主成分分析的方法降维并构造失效空间,在此基础上,定义了将
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基于空地数据链的航空发动机 剩余寿命预测研究
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作者:
张马兰
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机 空地数据链 剩余寿命预测 信息融合 滤波算法
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描述:
为适应我国大飞机产业的飞速发展,保障飞机的安全性,控制飞机的维修成本,实现安全与效益的双赢,对航空发动机剩余寿命进行准确预测成为发动机健康管理中的核心工作。本文基于空地数据链获取了发动机健康监测参数
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航空发动机的剩余寿命预测与健康状态评估
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作者:
吴学海
来源:
电子科技大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机 剩余寿命预测 健康状态评估 支持向量机 隐马尔可夫模型
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描述:
航空发动机作为飞机的核心部件,其安全性、可靠性和经济性是航空发动机制造商、维修厂和航空公司等各相关部门关注的焦点。为了取得最大的经济效益和安全性,对航空发动机进行剩余寿命预测与健康评估有着
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基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
曹越
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
端对端预测
状态参数
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描述:
针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
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基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测
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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
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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
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航空发电机恒速装置剩余寿命预测技术研究
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作者:
杜肖飞
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
恒速装置 寿命预测 特征数据 聚类 统计分布 时间序列预测
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描述:
本文针对航空发电机的恒速装置的剩余寿命预测进行了详细的研究。恒速装置作为航空发电机的关键部件,随时监测设备的耗损状况和提前了解剩余寿命,对保证飞行的任务完成和飞机安全具有重要的意义。但是因其复杂
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基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测
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作者:
李航
张洋铭
来源:
南京航空航天大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
Wiener过程
航空发动机
状态监测
隐含退化建模
剩余寿命预测
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描述:
针对现有基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程
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考虑脆弱性的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
吴献彪
蔡景
来源:
南京航空航天大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余寿命
牛顿
比例危险模型
脆弱性
拉夫森迭代法
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描述:
比例危险模型采用协变量的方式综合多个参数实现对系统的剩余寿命预测,已在航空发动机中得到了应用。然而由于传统比例危险模型是以假设多个研究样本独立同分布,即基本失效率相同为基础的,但对于航空发动机而言
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融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法
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作者:
任子强
司小胜
胡昌华
王玺
来源:
航空学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
极大似然估计
复合健康指标
剩余寿命预测
线性维纳过程
贝叶斯参数更新
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描述:
针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题,论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化