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基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法
被引量：
5
1
作者
郭俊锋
刘国华
刘国伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期774-784,共11页
针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差...
针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差;构建预测目标函数表征航空发动机的真实退化情况;搭建基于SDCNN的预测模型,扩大模型感受野,提取数据中的长期、深层和全局时序特征用于回归分析,得到航空发动机的剩余使用寿命预测结果;采用Hyperband优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型,提升模型预测准确度和不同条件下的适应性,并采用商用模块化航空推进系统仿真(C-MAPSS)数据集验证所提方法的有效性。在C-MAPSS中FD003数据集上的实验结果表明:所提方法可有效提高基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测准确度,模型预测准确度得分指标明显降低32.62%。
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关键词
堆叠膨胀卷积
剩余使用寿命预测
Hyperband超参数优化算法
航空发动机
长序列信号
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职称材料
题名
基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法
被引量：
5
1
作者
郭俊锋
刘国华
刘国伟
机构
兰州理工大学机电工程学院
新乡学院机电工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期774-784,共11页
文摘
针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差;构建预测目标函数表征航空发动机的真实退化情况;搭建基于SDCNN的预测模型,扩大模型感受野,提取数据中的长期、深层和全局时序特征用于回归分析,得到航空发动机的剩余使用寿命预测结果;采用Hyperband优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型,提升模型预测准确度和不同条件下的适应性,并采用商用模块化航空推进系统仿真(C-MAPSS)数据集验证所提方法的有效性。在C-MAPSS中FD003数据集上的实验结果表明:所提方法可有效提高基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测准确度,模型预测准确度得分指标明显降低32.62%。
关键词
堆叠膨胀卷积
剩余使用寿命预测
Hyperband超参数优化算法
航空发动机
长序列信号
Keywords
stacked dilated convolution
remaining useful life prediction
Hyperband hyperparameter optimization algorithm
aero-engine
long-sequence signal
分类号
V239 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法
郭俊锋
刘国华
刘国伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
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引证文献
统计分析
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