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面向可迁移跨域自适应学习的航空发动机剩余寿命预测方法
1
作者
李文骁
李勇成
+2 位作者
李鹏
马浩统
雷印杰
《现代计算机》
2024年第4期1-8,共8页
航空发动机剩余寿命(RUL)预测任务中数据集标签较少且工况多变,导致传感器时间序列之间存在明显分布差异,限制了RUL预测方法的泛化能力。跨域学习的提出为该任务提供了一种可行的解决方案。传统跨域学习通过域自适应方法最小化源域和目...
航空发动机剩余寿命(RUL)预测任务中数据集标签较少且工况多变,导致传感器时间序列之间存在明显分布差异,限制了RUL预测方法的泛化能力。跨域学习的提出为该任务提供了一种可行的解决方案。传统跨域学习通过域自适应方法最小化源域和目标域特征之间的分布差异,得到跨域对齐特征,实现跨域知识迁移。但随着航空发动机的退化,前后时间步的语义信息也发生变化,导致原先对齐特征的局部语义不匹配,影响模型性能。针对该问题,提出方法基于可迁移对抗方法对跨域RUL预测方法展开研究,通过优化局部域鉴别器输出的概率熵,使得对齐特征在局部上难以区分。利用模型在RUL预测过程中的目标互信息进行语义约束,得到同时具有局部可迁移性和目标语义重要性的域不变特征,提升模型的泛化能力。在CMAPSS航空发动机数据集上进行的实验表明,该方法在RMSE和SCORE两个指标上均超过现有的其他跨域自适应方法,证实了其有效性。
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关键词
剩余寿命预测
跨域学习
域自适应
可迁移对抗
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职称材料
题名
面向可迁移跨域自适应学习的航空发动机剩余寿命预测方法
1
作者
李文骁
李勇成
李鹏
马浩统
雷印杰
机构
四川大学电子信息学院
中国电子科技集团公司第十研究所航空电子信息系统技术重点实验室
中国科学院光电技术研究所中国科学院光束控制重点实验室
出处
《现代计算机》
2024年第4期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(62276176)
装发预研项目(32102040403)。
文摘
航空发动机剩余寿命(RUL)预测任务中数据集标签较少且工况多变,导致传感器时间序列之间存在明显分布差异,限制了RUL预测方法的泛化能力。跨域学习的提出为该任务提供了一种可行的解决方案。传统跨域学习通过域自适应方法最小化源域和目标域特征之间的分布差异,得到跨域对齐特征,实现跨域知识迁移。但随着航空发动机的退化,前后时间步的语义信息也发生变化,导致原先对齐特征的局部语义不匹配,影响模型性能。针对该问题,提出方法基于可迁移对抗方法对跨域RUL预测方法展开研究,通过优化局部域鉴别器输出的概率熵,使得对齐特征在局部上难以区分。利用模型在RUL预测过程中的目标互信息进行语义约束,得到同时具有局部可迁移性和目标语义重要性的域不变特征,提升模型的泛化能力。在CMAPSS航空发动机数据集上进行的实验表明,该方法在RMSE和SCORE两个指标上均超过现有的其他跨域自适应方法,证实了其有效性。
关键词
剩余寿命预测
跨域学习
域自适应
可迁移对抗
Keywords
remaining useful life prediction
cross⁃domain learning
domain adaptation
transferable adversarial
分类号
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向可迁移跨域自适应学习的航空发动机剩余寿命预测方法
李文骁
李勇成
李鹏
马浩统
雷印杰
《现代计算机》
2024
0
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