[发明专利]一种基于多阶段信息融合的航空发动机剩余寿命预测方法

摘要

本发明基于多阶段信息融合的航空发动机剩余寿命预测方法包括步骤多源监测参数去噪处理与特征提取；对多源监测时间序列进行平稳性分析，计算各个参数监测时间序列突变点，计算突变点处参数退化比例；对多源参数进行多阶段划分，建立回归融合模型，利用历史监测数据进行样本训练，获得融合模型在多阶段内的参数；结合训练集中的监测数据，融合多源监测参数，得到健康指标HI；利用Kalman滤波算法，对发动机从性能完好到性能失效全过程进行最佳拟合，并最小化预测模型的误差；结合测试集中的实时监测数据，融合多源监测参数，得到健康指标HI；利用Kalman滤波算法，对预测模型时变参数进行实时估计；确定预测模型，引入时间机制，实时估计发动机的失效时间。

主权项

一种基于多阶段信息融合的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于：包括如下步骤(a)多源监测参数去噪处理与特征提取；(b)在步骤(a)的基础上，对多源监测时间序列进行平稳性分析，计算各个参数监测时间序列突变点，计算突变点处参数退化比例；(c)在步骤(b)的基础上，对多源参数进行多阶段划分，建立回归融合模型，利用历史监测数据进行样本训练，获得融合模型在多阶段内的参数；(d)在步骤(c)的基础上，结合训练集中的监测数据，融合多源监测参数，得到健康指标HI；(e)在步骤(d)的基础上，利用Kalman滤波算法，对发动机从性能完好到性能失效全过程进行最佳拟合，以确定健康指标趋势预测模型结构，并最小化预测模型的误差；(f)在步骤(c)的基础上，结合测试集中的实时监测数据，融合多源监测参数，得到健康指标HI，此时的HI是预测对象；(g)在步骤(f)的基础上，利用Kalman滤波算法，对预测模型的时变参数进行实时估计；(h)在步骤(e)和步骤(g)的基础上，确定预测模型，引入时间机制，从而实时估计发动机的失效时间。