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1.
针对长短期记忆(LSTM)网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题,在其改进模型嵌套式长短期记忆(NLSTM)网络的基础上,提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络,保留捷径连接中的卷积神经网络结构,既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递,并融入注意力机制构建多层残差网络,注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息,有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析,结果表明:所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%,比未融入注意力机制方法平均降低18.9%,有效提高了预测精度。 相似文献
2.
研究涡扇发动机核心流道吸鸟对发动机的影响,分析核心流道吸鸟与风扇叶片鸟击的损伤模式及关键要素的差异。采用光滑粒子流体动力学方法开展某发动机风扇增压级内涵的吸鸟数值模拟,研究吸鸟位置、鸟速和风扇转速等关键参数对鸟体碎片轨迹及质量分布的影响,确定核心流道吸鸟最严苛工况条件。结果显示:鸟撞击进口导流叶片中心位置时鸟体切片质量较大;在较高鸟速和较低风扇转速下进入内涵的鸟体切片质量较大。研究结果支撑了某型涡扇发动机核心流道吸鸟专用条件的制定,要求在典型的爬升阶段允许的最大爬升速度以及最小风扇转速条件下开展吸鸟试验,同时试验用到的这只鸟的撞击位置应该使吸入核心流道的鸟的质量最大。 相似文献
3.
4.
提出了一种用于多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法。首先,详细分析了随机相位与非高斯随机信号偏度和峭度的关系,提出了一种可用于快速生成具有指定偏度和峭度的迭代相位调节法。其次,根据控制通道之间的耦合关系,利用各通道之间随机相位的不相关特性,实现了多通道非高斯随机信号生成的解耦。然后,将生成的非高斯随机信号作为参考输出响应,采用时域逆系统方法生成驱动信号,并利用控制算法分别对响应信号的功率谱、偏度和峭度进行控制。最后,通过三轴向振动台试验验证了本文提出的多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法的可行性。结果表明,控制点上加速度的功率谱被控制在了±3 dB的容差限内,满足预设的容差要求。同时,时域响应信号的峭度和偏度也满足给定的参考要求。 相似文献
5.
PW1100发动机全球机队已发生数起低压涡轮3级叶片断裂事件,其中约28%发生空中停车。最主要的原因是涡轮中介机匣后外侧活塞环搭接部分在振动、气压环境下磨损、断裂,脱落后打伤低压涡轮3级叶片。本文分析了活塞环磨损、断裂、脱落后打伤低压涡轮3级叶片的整个过程,提出在翼监控方法,以供业内参考。 相似文献
6.
7.
应用伏特拉级数法分析了电容耦合FET振荡系统在外加信号下的注入锁定现象,推导出输出信号和注入锁定带宽表达式。与一般非线性系统分析方法相比,伏特拉级数法在建立好系统模型后只需进行代数运算,从而避开了求解非线性,非齐次高阶微分方程的复杂过程。 相似文献
8.
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10.