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基于LSTM的航空发动机电气附件性能预测
文献摘要：
电气附件是航空发动机重要组成部分,包括电磁活门、作动器、传感器等,其结构复杂,种类庞多,还因振动、疲劳、应力等原因性能衰减,导致信号错误或控制失灵,严重时造成发动机空中停车,直接影响到飞机飞行安全.对此设计开发一套发动机电气附件性能预测系统,通过长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)构建基于数据驱动的电气附件静态性能预测模型,通过机器的训练与学习,预测分析电气附件的性能衰减状况,为发动机的维修提供有力的技术支持.
文献关键词：
发动机电气附件;静态测试;性能预测;长短期记忆神经网络
中图分类号：
作者姓名：
罗贤峰;何宇;刘仲富;余振源;窦宇骁;孙兆荣
作者机构：
中国民航大学,天津 300300
文献出处：
引用格式：
[1]罗贤峰;何宇;刘仲富;余振源;窦宇骁;孙兆荣-.基于LSTM的航空发动机电气附件性能预测)[J].科技创新与应用,2022(11):56-60
A类：
发动机电气附件
B类：
航空发动机,活门,作动器,性能衰减,致信,失灵,空中停车,飞机飞行,飞行安全,设计开发,预测系统,长短期记忆神经网络,Long,Short,Term,Memory,Network,静态性能,性能预测模型,预测分析,静态测试
AB值：
0.285462
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