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根据【检索词:
剩余寿命预测
】搜索到相关结果
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控制理论与应用
(1)
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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