【摘 要】
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由于航空电子设备性能退化趋势与工作环境(温度、振动、负载等)存在强耦合关系,历史数据和实时数据分布存在难以量化的差异,因此航空电子设备的故障预测一直是业内难题。针对
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由于航空电子设备性能退化趋势与工作环境(温度、振动、负载等)存在强耦合关系,历史数据和实时数据分布存在难以量化的差异,因此航空电子设备的故障预测一直是业内难题。针对工程应用中的故障预测需求,提出了一种基于多深度置信网络(Multi-deep Belief Network,DBN)模型融合的故障预测方法,基于历史数据和实时数据对多个DBN模型进行含Dropout的迁移训练,有效解决历史域和目标域数据分布差异带来的预测偏差;采用改进遗传算法对DBN模型组进行融合,在迁移学习的基础上进一步提升故障预测的精准度。
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