[发明专利]一种基于故障特征迁移的航空涡扇发动机剩余寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于故障特征迁移的航空涡扇发动机剩余寿命预测方法，(1)利用迁移学习的思想，构建了一种基于故障特征迁移的航空涡扇发动机剩余寿命预测方法；(2)利用分类任务驱动得到卷积神经网络作为源域模块提取故障特征(3)利用剩余寿命预测任务驱动的长短时记忆网络作为目标域模块实现剩余寿命预测(4)构建特殊的损失函数完成源域故障特征迁移至目标域的过程，有效地提高了剩余寿命预测的精度；(5)固定训练成功的目标域模块参数，输入待预测的实时数据即可获得可视化的剩余寿命预测结果。通过与其他传统机器学习方法进行对比，本发明预测精度高，有较大的实际应用意义。