Health Monitoring and Degradation Prognostics in Gas Turbine Engines Using Dynamic Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper two artificially intelligent methodologies are proposed and developed for degradation prognosis and health monitoring of gas turbine engines. Our objective is to predict the degradation trends by studying their effects on the engine measurable parameters, such as the temperature, at critical points of the gas turbine engine. The first prognostic scheme is based on a recurrent neural network (RNN) architecture. This architecture enables ONE to learn the engine degradations from the available measurable data. The second prognostic scheme is based on a nonlinear auto-regressive with exogenous input (NARX) neural network architecture. It is shown that this network can be trained with fewer data points and the prediction errors are lower as compared to the RNN architecture. To manage prognostic and prediction uncertainties upper and lower threshold bounds are defined and obtained. Various scenarios and case studies are presented to illustrate and demonstrate the effectiveness of our proposed neural network-based prognostic approaches. To evaluate and compare the prediction results between our two proposed neural network schemes, a metric known as the normalized Akaike information criterion (NAIC) is utilized. A smaller NAIC shows a better, a more accurate and a more effective prediction outcome. The NAIC values are obtained for each case and the networks are compared relatively with one another.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle