关键词
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
基于数据融合与GRU的航空发动机剩余寿命预测
作者: 李路云   王海瑞   朱贵富   来源: 空军工程大学学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 维纳过程   航空发动机   寿命预测   自助法   门控循环单元   多源传感器数据融合  
描述: 针对深度学习构造复合健康指标可解释性差,预测结果难以量化发动机剩余寿命预测中的不确定性问题,提出一种基于数据融合与门控循环单元(GRU)的航空发动机剩余寿命预测方法。首先,将多源传感器数据加权融合
基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源: 计算机应用 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   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  
描述: 针对航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
基于相似性与GA-RF的航空发动机剩余寿命预测
作者: 赵洪利   魏凯   来源: 机床与液压 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 健康指数   遗传算法   多模型相似性   随机森林   发动机寿命预测  
描述: 针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化模型等问题,提出一种融合数据构建发动机健康指数(HI),并结合多模型相似性匹配与集成模型进行发动机剩余寿命预测
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
基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测
作者: 后麒麟   曹亮   单添敏   王景霖   沈勇   来源: 测控技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 锂电池   粒子群优化   回声状态网络   间接健康指标   剩余使用寿命预测  
描述: 航空锂电池是飞机的重要组成部分,对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前,一般采用锂电池容量作为RUL指标,但在飞机实际运行中,锂电池容量难以准确测量,同时面临长期寿命预测精度的问题。因此
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测
作者: 李鹏   丁瀛   黄培炜   杜艺博   来源: 中国测试 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 特征优选   II   长短时记忆网络   NSGA   剩余寿命预测  
描述: 特征融合与相似性匹配法,计算剩余寿命预测评价指标,并基于非劣分层遗传算法进行特征优选。最后,对基于特征优选的剩余寿命预测效果进行验证,结果表明:1)在同一非劣层中,随着特征数量的增加,剩余寿命评价指标
基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究
作者: 李雅   来源: 河南大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   图注意力   残差网络  
描述: 基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究
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