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- 基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测
- 作者： 李航 张洋铭 来源： 南京航空航天大学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： Wiener过程 航空发动机 状态监测 隐含退化建模 剩余寿命预测
- 描述： 针对现有基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程构建带比例关系的航空发动机隐含退化模型;其次,基于多台同类发动机的历史状态监测数据,对退化模型参数进行离线估计;然后,基于目标发动机的实时状态检测数据,利用贝叶斯原理同步更新退化模型漂移/扩散系数;最后,推导出航空发动机的剩余寿命概率密度函数。结合实例分析,验证了本文所提方法较传统方法具有更高的预测准确性与精度,具备潜在工程应用前景。
- 基于CAE与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 王旭 艾红 来源： 北京信息科技大学学报(自然科学版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积自编码器 航空发动机 长短期记忆 健康因子 剩余寿命预测
- 描述： 通过深度学习方法构建航空发动机的健康状况评估模型,并在此模型基础上进行剩余寿命预测。基于卷积自编码器构建航空发动机的健康因子(health indicator,HI),以其HI值反映健康状况;通过长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)建立HI与剩余寿命的特征关系,实现剩余寿命预测。经比较验证,此间接方法的预测精度优于多层感知机、支持向量回归等浅层神经网络,以及卷积神经网络、多层LSTM等直接预测的深度学习方法。
- 基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 车畅畅 王华伟 倪晓梅 付强 来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 时间序列预测 性能退化分析 GRU神经网络 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。