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基于相似性与GA-RF的航空发动机剩余寿命预测
1
作者
赵洪利
魏凯
《机床与液压》
北大核心
2022年第12期167-173,共7页
针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化模型等问题,提出一种融合数据构建发动机健康指数(HI),并结合多模型相似性匹配与集成模型进行发动机剩余寿命预测的方法。利用层次聚类与轮廓系...
针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化模型等问题,提出一种融合数据构建发动机健康指数(HI),并结合多模型相似性匹配与集成模型进行发动机剩余寿命预测的方法。利用层次聚类与轮廓系数筛选参数,并融合为发动机健康指数。采用遗传算法优化随机森林拟合发动机性能退化过程,并将多模型相似性匹配用于回归模型预测,优化模型的预测结果。选择某涡扇发动机仿真数据集(C-MPASS)验证所提方法的有效性。结果表明:该方法的RMSE为6.128、MAE为4.901,且融合健康指数和多模型相似匹配极大地提高了发动机剩余寿命预测精度。
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关键词
发动机寿命预测
健康指数
遗传算法
随机森林
多模型相似性
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职称材料
题名
基于相似性与GA-RF的航空发动机剩余寿命预测
1
作者
赵洪利
魏凯
机构
中国民航大学航空工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第12期167-173,共7页
文摘
针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化模型等问题,提出一种融合数据构建发动机健康指数(HI),并结合多模型相似性匹配与集成模型进行发动机剩余寿命预测的方法。利用层次聚类与轮廓系数筛选参数,并融合为发动机健康指数。采用遗传算法优化随机森林拟合发动机性能退化过程,并将多模型相似性匹配用于回归模型预测,优化模型的预测结果。选择某涡扇发动机仿真数据集(C-MPASS)验证所提方法的有效性。结果表明:该方法的RMSE为6.128、MAE为4.901,且融合健康指数和多模型相似匹配极大地提高了发动机剩余寿命预测精度。
关键词
发动机寿命预测
健康指数
遗传算法
随机森林
多模型相似性
Keywords
Aeroengine life predicttion
Health index
Genetic algorithm
Random forest
Multi model similarity
分类号
V267 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于相似性与GA-RF的航空发动机剩余寿命预测
赵洪利
魏凯
《机床与液压》
北大核心
2022
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