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多源数据融合的民航发动机修后性能预测
被引量：
6
1
作者
谭治学
钟诗胜
林琳
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1106-1113,共8页
针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序...
针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8. 3%。
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关键词
航空发动机
发动机维修决策
修后性能预测
特征提取
多源数据融合
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职称材料
题名
多源数据融合的民航发动机修后性能预测
被引量：
6
1
作者
谭治学
钟诗胜
林琳
机构
哈尔滨工业大学机电工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1106-1113,共8页
基金
国家自然科学基金(U1533202)
民航科技项目重大专项(MHRD20150104)
山东省自主创新及成果转化专项(2014CGZH1101)~~
文摘
针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8. 3%。
关键词
航空发动机
发动机维修决策
修后性能预测
特征提取
多源数据融合
Keywords
aircraft engine
engine maintenance decision
post-repairing performance prediction
feature extraction
multisource data fusion
分类号
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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作者
出处
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被引量
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1
多源数据融合的民航发动机修后性能预测
谭治学
钟诗胜
林琳
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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