专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法-CN202211123910.X在审
  • 王迪;王昱晖 - 上海交通大学
  • 2022-09-15 - 2022-11-22 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于多模式深度神经网络的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法,包括:构建基于DNN的失效模式识别与寿命预测模型,以传感器测量值作为输入,输出预测的失效模式和响应变量;基于EM反向传播算法对失效模式识别与寿命预测模型进行训练,所述EM反向传播算法包括E步骤和M步骤,重复E步骤和M步骤进行模型参数的迭代更新,直至损失函数收敛,完成训练,其中,所述E步骤通过计算组件处于不同失效模式下的概率向量的后验分布概率,确定对数似然期望,所述M步骤基于对数似然期望构建损失函数,并基于反向传播算法更新模型参数;基于训练完成的失效模式识别与寿命预测模型进行预测。与现有技术相比,本发明具有识别精确度高等优点。
  • 一种飞机发动机失效模式识别寿命预测方法
  • [发明专利]融合多任务学习的飞机发动机失效状态预测方法-CN202210334697.0在审
  • 王昱晖;王迪;张沛涵;许葳 - 上海交通大学
  • 2022-03-31 - 2022-07-29 - G06F30/27
  • 本发明涉及一种融合多任务学习的飞机发动机失效状态预测方法,包括:预先基于健康指数模型和失效模型构建多任务学习模型,通过获取传感器失效信号数据对该多任务学习模型进行参数估计,获取待预测传感器数据,并载入参数估计后的多任务学习模型,获取失效状态预测结果,相应地预测正在使用中发动机的剩余使用寿命;失效模型采用二次多项式失效模型描述失效状态,健康指数模型通过设置权重系数将各个传感器信号线性叠加描述健康状态;根据健康状态和失效状态之间的关系,将健康模型和失效模型融合构成多任务学习模型。与现有技术相比,本发明充分考虑在同一运行状态和环境下各飞机发动机之间的相似性,使得参数估计准确性更高。
  • 融合任务学习飞机发动机失效状态预测方法

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