一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法

【类型】期刊

【作者】刘翠琴 王海瑞 朱贵富  

【刊名】机械科学与技术

【关键词】 航空发动机,小波降噪,时间卷积网络,剩余使用寿命,多头注意力机制

【资助项】国家自然科学基金（No.61863016）;国家自然科学基金（No.61263023）

【摘要】针对航空发动机传感器检测数据高噪声，多维度，同剩余使用寿命一致衰减特性的问题，本文采用小波降噪（WD）、时间卷积网络（TCN）和多头注意力（MHA）机制，提出一种新的网络结构模型：时间卷积-多头注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测精度。首先对多通道传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰，降低多传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次采用TCN提取处理后的多维数据的时序特征并映射出系统性能退化关系，最后利用MHA提取每一维数据预测贡献度，从而给不同维数据分配不同权重并有效预测出航空发动机RUL。在商用模块化航空推进系统仿真（C-MAPSS）数据集上，通过与TCN、MHA以及长短期记忆网络（LSTM）进行实验对比，结果表明本文所提出的预测方法性能优于其他模型，验证了本文所提方法的有效性。

【年份】2023

【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学信息建设管理中心;

【页码】18