基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化 |
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引用本文: | 苗永浩,李晨辉,石惠芳,林京.基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化[J].中国科学:信息科学,2023(7):1189-1201. |
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作者姓名: | 苗永浩 李晨辉 石惠芳 林京 |
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作者单位: | 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院 |
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基金项目: | 国家重点研发计划(批准号:2021YFB2500604)资助项目; |
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摘 要: | 航空发动机技术是衡量一个国家科技水平和工业实力的重要标志,健康状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术是航空发动机安全服役、经济运行的重要保障.针对航空发动机RUL预测精度较低、不确定性难以量化的问题,本文提出了一种数据驱动的航空发动机RUL区间预测方法.首先,在ConvJANET框架下构建新的卷积-卷积循环-全连接结构的深度学习模型,逐层提取航空发动机监测数据中的退化特征;其次,利用极大似然思想指导神经网络模型的优化求解,并基于损失函数形式变化的策略训练模型,实现对航空发动机RUL的高精度预测与不确定性量化.将所提出的方法用于分析航空发动机退化数据集,结果表明,对比传统基于蒙特卡洛的方法,本文提出的方法具有更高的RUL预测准确率和更好的置信区间预测性能.
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关 键 词: | 航空发动机 剩余寿命预测 卷积循环神经网络 极大似然估计 不确定性量化 |
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