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剩余寿命预测对于航空发动机设备的安全运行、制定维修计划具有重要的意义.目前现有方法无法有效提取设备复杂工况和复杂故障下的退化特征.针对此问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络(MTCN)的发动机寿命预测方法.该方法利用时间卷积网络提取数据时序信息,并通过多尺度卷积核的不同感受野提取设备复杂工况下的退化特征,从而更好地预测极端条件下的设备剩余使用寿命(RUL)值.为了验证所提出方法的有效性,在航空发动机C-MAPSS数据集上进行试验.结果表明所提出方法能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度. 相似文献
974.
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根据中高轨道卫星热控涂层温度变化的周期性规律,提出了一种基于待定系数方法的热控涂层在轨性能变化估算方法,此方法仅利用温度数据,不需要卫星光照角、材料热容量等其他参数,降低了以温度反演热控涂层在轨性能变化的参数要求和计算难度。利用该方法,在参考了现有的卫星光学太阳反射镜(Optical Solar Reflector, OSR)太阳吸收比退化的在轨数据和地面试验数据的前提下,同时为计算数据的稳定性,文章估算了某卫星在轨运行580天至1670天约3年的时间里,卫星上OSR的太阳吸收比在轨性能变化情况,结果显示某卫星OSR在约3年的时间里,太阳吸收比仅增加了不到0.01,具有很好的稳定性。 相似文献
977.
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980.