Predictive Maintenance of Aircraft Motor Health with Long-Short Term Memory Method
INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATICS TECHNOLOGIES(2019)
Abstract
Otomotiv, uçak ve fabrika otomasyonu gibi özellikle maliyetli motor bakımı gerektiren uygulamalarda öngörücü bakım önemli bir yer almaktadır. Hem iş güvenliği hem de araçlardan sağlanacak verim bakımından motorların bakım periyotlarını önceden kestirmek ve buna göre iş yönetim stratejisi geliştirmek önemlidir. Öngörücü bakım için motorlardan alınan sensör verileri motorun yıpranma süresini ve seviyesini belirlemekte kullanılmaktadır. Çalışmada Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) yapısı kullanılarak, uçak motorlarının kalan yaşam ömürlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. NASA tarafından sunulmuş olan bir veri kümesi üzerinde LSTM yapısı test edilmiştir ve elde edilen sonuçlar farklı yöntemlerle kıyaslanmıştır. Yapılan uygulamaların sonucunda en yüksek sınıflandırma başarımı %98,876; en düşük ortalama mutlak hata ise 1,343 olarak LSTM ile elde edilmiştir.
MoreTranslated text
Key words
aircraft motor health,maintenance,term memory,long-short
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined