本發明提供基于改進的CNN模型的航空發動機剩余壽命預測方法,屬于故障預測與健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)領域。首先對航空發動機退化特征進行一階差分計算得到(新的)差分特征,并和原始特征一起來表征其退化。接著,通過在并行的CNN網絡中嵌入SE模塊來增強由卷積運算得到的有效特征并抑制無效特征或噪聲的影響,從而提出改進的CNN模型。按照退化特征和剩余壽命之間的映射關系來構建樣本的輸入和輸出,并用于訓練模型。最后,對于在役航空發動機,按照同樣的方式構建出測試樣本的輸入,形成測試集并輸入到訓練好的預測模型中,得到在役航空發動機的剩余壽命預測值。本發明所提出的方法計算過程簡單有效,且預測精度很高。
聲明:
“基于改進的CNN模型的航空發動機剩余壽命預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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