简介： 本发明提供基于CBAM模型的航空发动机剩余寿命预测方法，属于故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)领域。先对发动机的原始监测变量进行一阶差分计算得到(新的)差分特征，并和原始特征一起来表征其退化。接着，提出一个嵌入CBAM模块的并行CNN网络的剩余寿命预测模型，对由常规卷积计算获得的特征图进一步从通道注意力和空间注意力两个维度来凸显有价值特征信息并弱化无用或噪声信息。按照监测变量和剩余寿命间的映射关系构建样本的输入输出，并用于训练模型。最后，对于在役航空发动机，构建出测试样本，并输入到训练好的预测模型中，得到在役航空发动机的剩余寿命预测值。本发明所提出的方法计算过程简单有效，且预测精度很高。