【摘 要】
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随着大型装备日趋复杂化、精密化和专业化,工业界对智能服务技术的需求更加迫切。涡扇发动机作为设计结构复杂、可靠性要求高的关键航空部件,其剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)的有效预测,对于科学合理地制定维护策略,降低维护成本具有重要意义。针对发动机状态监测数据样本量大、维度高的特点,提出一种整合自编码神经网络(Autoencoder)和双向长短期记忆(Bidirecti
【机 构】
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上海交通大学 上海市网络制造与企业信息化重点实验室 机械与动力工程学院,上海200240
【出 处】
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第五届全国现代制造集成技术学术会议
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随着大型装备日趋复杂化、精密化和专业化,工业界对智能服务技术的需求更加迫切。涡扇发动机作为设计结构复杂、可靠性要求高的关键航空部件,其剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)的有效预测,对于科学合理地制定维护策略,降低维护成本具有重要意义。针对发动机状态监测数据样本量大、维度高的特点,提出一种整合自编码神经网络(Autoencoder)和双向长短期记忆(Bidirectional long short-term memory,BLSTM)神经网络优势的混合健康状态预测模型,优化涡扇发动机的剩余使用寿命预测。利用Autoencoder方法作为特征提取工具,对状态监测数据进行压缩,然后利用BLSTM方法能捕捉数据长程依赖的特性,构建剩余使用寿命的混合深度学习预测模型。基于通用数据集开展测试比较,结果表明Autoencoder-BLSTM混合模型的预测精度优于现有的多层感知机、支持向量回归、卷积神经网络和LSTM方法,可有力支撑涡扇发动机的健康管理与运维决策。
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