基于并行CNN模型的航空发动机剩余寿命预测方法
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基于并行CNN模型的航空发动机剩余寿命预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提供基于并行CNN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。首先获取航空发动机历史失效数据,将删除常值变量余下的变量作为特征变量,并对标准化后的特征变量作一阶差分运算生成新的特征(差分特征)。进一步针对原始特征和差分特征构建出并行架构的CNN网络,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,用于训练并行CNN网络,得到训练好的航空发动机剩余寿命预测模型。对于待进行剩余寿命预测的航空发动机的监测数据,按照同样的方式构建测试样本输入,形成测试集并输入到剩余寿命预测模型中,得到航空发动机的剩余寿命预测值。本发明所提方法计算过程简单有效,且预测精度很高。
本发明提供基于并行CNN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。首先获取航空发动机历史失效数据,将删除常值变量余下的变量作为特征变量,并对标准化后的特征变量作一阶差分运算生成新的特征(差分特征)。进一步针对原始特征和差分特征构建出并行架构的CNN网络,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,用于训练并行CNN网络,得到训练好的航空发动机剩余寿命预测模型。对于待进行剩余寿命预测的航空发动机的监测数据,按照同样的方式构建测试样本输入,形成测试集并输入到剩余寿命预测模型中,得到航空发动机的剩余寿命预测值。本发明所提方法计算过程简单有效,且预测精度很高。
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