一种基于分支对抗网络的多元数据融合及失效模式识别方法

本发明涉及一种基于分支对抗网络的多元数据融合及失效模式识别方法，包括以下步骤：获取历史飞机发动机的传感器信号数据、失效模式标签以及总运行时间并进行数据预处理，构建数据集；将预处理后的数据集载入构建的多分支深度学习模型，利用对抗训练机制进行模型训练，所述多分支深度学习模型用于构建特异于失效模式的HI，每一个分支层针对一种失效模式的HI构建；获取在役发动机的传感器信号数据，输入训练完成的多分支深度学习模型，得到对应不同失效模式的候选HI，提取各个候选HI的特征，基于所提取的特征进行失效模式识别，进而实现RUL预测。与现有技术相比，本发明具有能够对不同退化模式进行准确描述、可解释性和灵活性好等优点。