[发明专利]基于混合机器学习的航空发动机剩余使用寿命预测模型有效
| 申请号： | 202011468528.3 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112613227B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 徐甜甜;韩光洁;林川;田晨;史国华 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F17/18;G06Q10/04;G06F119/04 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪;侯明远 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于航空发动机故障预测与健康管理技术领域，公开了基于混合机器学习的航空发动机剩余使用寿命预测模型，具体为一种基于混合机器学习模型SGBRT，以及时预测航空发动机的剩余使用寿命；该模型结合了自组织映射网络和梯度提升回归树算法，可通过以下步骤来预测航空发动机的剩余使用寿命：首先，该模型使用自组织映射网络将原始样本集聚类为簇；然后将每个簇分别构建梯度提升回归树，以预测航空发动机的剩余使用寿命。本发明不仅可以更好地预测航空发动机的剩余使用寿命，还揭示了航空发动机退化数据的内在特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 机器 学习 航空发动机 剩余 使用寿命 预测 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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