Aero Engine Gas-Path Fault Diagnose Based on Multimodal Deep Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Sun, Tingting
Zhao, Liang
Mo, Chunyang
Huang, Wei
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Aeroengine, served by gas turbine, is a highly sophisticated system.
It is a hard task to analyze the location and cause of gas-path faults by computational-fluid-dynamics software or thermodynamic functions.
Thus, artificial intelligence technologies rather than traditional thermodynamics methods are widely used to tackle this problem.
Among them, methods based on neural networks, such as CNN and BPNN, cannot only obtain high classification accuracy but also favorably adapt to aeroengine data of various specifications.
CNN has superior ability to extract and learn the attributes hiding in properties, whereas BPNN can keep eyesight on fitting the real distribution of original sample data.
Inspired by them, this paper proposes a multimodal method that integrates the classification ability of these two excellent models, so that complementary information can be identified to improve the accuracy of diagnosis results.
Experiments on several UCR time series datasets and aeroengine fault datasets show that the proposed model has more promising and robust performance compared to the typical and the state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Liang& Mo, Chunyang& Sun, Tingting& Huang, Wei. 2020. Aero Engine Gas-Path Fault Diagnose Based on Multimodal Deep Neural Networks. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214899
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Liang…[et al.]. Aero Engine Gas-Path Fault Diagnose Based on Multimodal Deep Neural Networks. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214899
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Liang& Mo, Chunyang& Sun, Tingting& Huang, Wei. Aero Engine Gas-Path Fault Diagnose Based on Multimodal Deep Neural Networks. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214899
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214899
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر