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基于双通道长短时记忆网络的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2021110535718
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2021110535718 | 专利名称 | 基于双通道长短时记忆网络的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F30/15(2020.01),G06F30/27(2020.01),G06N3/04(2023.01),G06Q10/04(2023.01),G06F18/214(2023.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/045(2023.01),G06N3/0442(2023.01),G06F119/04(2020.01) |
| 申请人 | 湖南工业大学 | 申请地址 | 412007 湖南省株洲市天元区泰山西路88号 |
| 发明人 | 彭成 | 申请日期 | 2021-09-09 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:12:20 |
| 专利摘要 | 基于双通道长短时记忆神经网络的涡轮发动机剩余使用寿命预测方法，首先测量监测发动机状态的传感器数据指标的可变性，获取具有可变性的传感器数据指标，然后利用双通道长短时记忆神经网络处理数据指标和数据指标的差值，并设计一种卷积神经网络模块提取长短时记忆神经网络序列输出结果的局部时间特征，之后，将局部时间特征用于两层全连接神经网络的输入，预测发动机的剩余使用寿命，最后，使用上一个时刻的预测值作为一个对当前时刻预测结果的缓冲，平滑校准当前的预测值。本发明有效降低了故障噪声的干扰，提高了长短时记忆神经网络处理时间序列的能力，并最终提升了拟合剩余使用寿命的精确度。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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