| 基于数据融合与GRU的航空发动机剩余寿命预测 |
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| 引用本文： | 李路云,王海瑞,朱贵富.基于数据融合与GRU的航空发动机剩余寿命预测[J].空军工程大学学报,2022,23(6):33-41. |
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| 作者姓名： | 李路云 王海瑞 朱贵富 |
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| 作者单位： | 1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明，650500；2.昆明理工大学信息化建设管理中心，昆明，650500 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61863016) |
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| 摘 要： | 针对深度学习构造复合健康指标可解释性差，预测结果难以量化发动机剩余寿命预测中的不确定性问题，提出一种基于数据融合与门控循环单元(GRU)的航空发动机剩余寿命预测方法。首先，将多源传感器数据加权融合构造一维复合健康指标；然后，利用Bootstrap方法对一维复合健康指标进行有放回抽样，获取n组发动机退化特征样本；最后，利用一维复合健康指标和n组发动机退化特征样本构建“n+1”个基于GRU的剩余寿命预测模型，实现对航空发动机剩余寿命的区间预测。为证明所提方法的可行性和优越性，采用涡扇发动机退化数据集(C-MAPSS)的数据进行实验，得到的均方根误差为15.825 4，评分函数值为344.210 5。结果表明，该方法不仅能获得较好的预测效果，还能有效解决深度学习在发动机剩余寿命预测中存在的缺陷。
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A Remaining Useful Life Prediction of Aero-Engine Based on Data Fusion and GRU |
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| LI Luyun,WANG Hairui,ZHU Guifu.A Remaining Useful Life Prediction of Aero-Engine Based on Data Fusion and GRU[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2022,23(6):33-41. |
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| Authors: | LI Luyun WANG Hairui ZHU Guifu |
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| Institution: | 1.School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China; 2. Information Construction Management Center, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China |
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| Abstract: | |
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