一种基于时空特征融合网络的航空发动机剩余使用寿命区间预测方法

本发明涉及航空发动机剩余寿命预测技术领域，提出了一种基于时空特征融合网络的航空发动机剩余使用寿命区间预测方法。本发明首先采用基于注意力机制的长短期记忆神经网络(LSTM)提取时间特征，然后使用三维卷积提取航空发动机内部关联的空间特征，最后融合两部分特征，实现对时空特征的提取学习。同时，目前许多剩余使用寿命预测算法只进行点估计，忽略了预测的不确定性。针对航空发动机剩余寿命的区间预测，本发明采用非参数分位数回归方法实现了剩余使用寿命的区间预测。本发明为航空发动机剩余寿命的精确预测提供了研究基础。