摘要
本发明提出一种基于回调模型的高分散度集群特征航空发动机的剩余使用寿命预测方法,解决实际工程中航空发动机由于制造工艺水平、工况、维护等原因造成同型号发动机的气路参数数值在一定范围内分散分布,导致难以预测发动机剩余使用寿命这一问题。提出并解释航空发动机气路参数的高分散度集群特征;构建一个含卷积核的多窗口输出长短期记忆神经网络,充分利用所有数据捕获可能包含的重要信息;定义回调发动机概念,实现重要特征的再学习;基于回调发动机提出回调模型,定义楔叶匹配算法作为回调模型中各测试发动机的最佳窗口选择准则,实现高分散度集群特征的发动机的剩余使用寿命预测。本发明提出的航空发动机剩余使用寿命预测方法充分考虑发动机个体间的性能差异,捕捉完善的数据信息,提高预测准确度。
技术关键词
航空发动机
长短期记忆神经网络
集群
剩余使用寿命预测
多窗口
定义
参数随时间
朴素贝叶斯
寿命到期
算法
样本
数值
概念
气路
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