关键词
融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法
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  
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
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
基于随机过程的航空发动机剩余寿命预测及维修决策研究
作者: 黄亮   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 特征函数   维修决策   剩余寿命   故障检测   从属过程   神经网络  
描述: 基于随机过程的航空发动机剩余寿命预测及维修决策研究
基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法
作者: 高峰   曲建岭   袁涛   高峰娟   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   长短时记忆网络   寿命预测   深度学习   差分时域特征  
描述: 实现航空发动机剩余寿命的准确预测对于保证飞行安全和提高维修效率具有重要意义,但现有的预测算法往往只是浅层结构,且对各传感器参数之间的相互关系缺乏关联性考虑,限制了对发动机参数信息的深度挖掘。在深度
基于残余应力的航空发动机压气机叶片剩余寿命预测研究
作者: 答宇航   来源: 西安电子科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 支持向量机   BP神经网络   压气机叶片   X射线衍射法   残余应力  
描述: 基于残余应力的航空发动机压气机叶片剩余寿命预测研究
军用航空电磁继电器剩余寿命评估技术研究
作者: 高灿辉   曾垒   李晓晓   相春梅   来源: 2019航空装备服务保障与维修技术论坛暨中国航空工业技术装备工程协会年会 年份: 2019 文献类型 : 会议论文 关键词: 剩余寿命   接触电阻   电磁继电器   全参数  
描述: 军用航空电磁继电器剩余寿命评估技术研究
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
基于RF-SVR的燃油计量装置性能衰退检测和剩余寿命估计方法
作者: 来晨阳   郭迎清   于华锋   来源: 航空动力学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量回归   随机森林   健康管理   剩余使用寿命   性能衰退   发动机燃油系统  
描述: 为了实现航空发动机燃油系统的安全状态监测和健康管理,开展了燃油系统性能衰退检测和剩余使用寿命估计方面的研究。以燃油系统燃油计量装置为例,分析了其主要的性能衰退模式,设计了基于电流-速度数据的健康指标
数字孪生技术在航空产品寿命预测中的应用
作者: 赵亮   高龙   陶剑   来源: 国防科技工业 年份: 2019 文献类型 : 期刊
描述: 成果。据美国《航空周刊》预测,“到2035年,当航空公司接收一架飞机时,还会同时验收另外一套数字模型。每一架飞机都对应有一套非常详细的数字模型”。数字孪生和数字链技术将改变未来飞机的生产和使用方式,而应用此技术的NMA项目也将为民机制造领域翻开新的篇章。NASA和美国空军认为,未来下一代装备/飞行
基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测
作者: 张妍   王村松   陆宁云   姜斌   来源: 系统工程与电子技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: Relief特征选择   寿命预测   密度加权   相似性   性能衰退  
描述: 针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal
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