【摘 要】
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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
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(4162025)
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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。
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