基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型

【类型】期刊

【作者】毛浩英  孙有朝  李龙彪  晏传奇 

【刊名】航空动力学报

【关键词】 深度注意力机制,软阈值化,深度残差收缩网络,深度学习,故障风险预警

【摘要】航空发动机属于多发性故障机械，运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析，为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本，将样本矩阵化，转换为灰度图样本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性特征，实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层，改进DRSN模型，使用主成分分析重构特征与主元提取，累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警，训练精确度为96.1%。提出了改进DRSN航空发动机故障风险预警模型，与其他算法相比有较强的鲁棒性，预警正确率至少提高4.4%。

【年份】2024

【作者单位】南京航空航天大学民航学院;

【期号】02

【页码】138-148