[发明专利]一种基于深度FNN-LSTM混合网络的航空发动机剩余寿命预测方法在审
| 申请号： | 201910976399.X | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110737948A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 皮德常;候梦如;李冰荣 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度FNN‑LSTM混合网络的航空发动机剩余寿命预测方法，该方法包括：在原始发动机检测信号数据的基础上，增加检测信号数据的一阶差分、二阶差分构成三维检测数据结构并以此作为特征项；基于差分累加法生成训练目标剩余寿命RUL；根据特征项以及训练目标RUL，建立基于深度FNN‑LSTM混合网络的发动机剩余寿命预测模型；由待预测的发动机检测信号数据，经过FNN‑LSTM预测模型，得到发动机剩余寿命。本发明提出了一种新型的航空发动机剩余寿命预测方法，具有较高的预测准确性、可实施性，为发动机视情维修提供了重要的参考依据。 | ||
| 搜索关键词： | 航空发动机 剩余寿命预测 混合网络 检测信号 剩余寿命 训练目标 发动机 特征项 剩余寿命预测模型 发动机检测 原始发动机 参考依据 三维检测 数据结构 信号数据 预测模型 累加法 实施性 预测 二阶 一阶 维修 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度FNN-LSTM混合网络的航空发动机剩余寿命预测方法，具体步骤如下：/n步骤1)在多组航空发动机由健康到退化状态的检测信号数据基础上，增加检测信号数据的一阶差分、二阶差分构成三维检测数据结构并以此作为特征项；/n步骤2)基于差分累加法生成训练目标剩余寿命RUL；/n步骤3)根据训练集、特征项以及训练目标RUL，训练基于深度FNN-LSTM混合网络的发动机剩余寿命预测模型，并采用最佳模型对测试集进行预测，获得发动机剩余寿命RUL。/n
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