【摘 要】
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飞机刹车片在飞机制动过程中起着十分重要的作用。对刹车片进行准确的剩余使用寿命(RUL)预测对于减少制动故障以及节省人力物力资源具有重要意义。针对飞机刹车片磨损序列的非平稳和非线性等特点,提出了一种基于双向长短期记忆(Bi LSTM)网络的飞机刹车片RUL预测模型——VMD-Bi LSTM模型。首先,利用变分模态分解(VMD)方法将原始磨损序列分解成多个具有不同频率和带宽的子序列,从而降低序列的非平
【基金项目】
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航空科学基金资助项目(2019ZD067007)。
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飞机刹车片在飞机制动过程中起着十分重要的作用。对刹车片进行准确的剩余使用寿命(RUL)预测对于减少制动故障以及节省人力物力资源具有重要意义。针对飞机刹车片磨损序列的非平稳和非线性等特点,提出了一种基于双向长短期记忆(Bi LSTM)网络的飞机刹车片RUL预测模型——VMD-Bi LSTM模型。首先,利用变分模态分解(VMD)方法将原始磨损序列分解成多个具有不同频率和带宽的子序列,从而降低序列的非平稳性;然后,对分解后的各子序列分别构造Bi LSTM神经网络预测模型;最后,将每个子序列的预测值叠加来得
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