摘要
本发明涉及飞机液压系统可靠性分析领域,具体涉及一种基于数据降维的飞机液压系统的两阶段剩余寿命预测方法,包括:采集飞机液压系统的状态数据并进行预处理;对预处理后的数据依次进行主成分分析和核主成分分析,获取降维数据;建立双目标预测模型;将趋势项和周期项输入双目标预测模型,获取初步寿命预测值;将降维数据输入残差预测网络,获取寿命残差预测值;残差预测网络由依次连接的一维卷积神经网络和双向长短时记忆网络构成;将初步寿命预测值和寿命残差预测值相加得到最终的剩余寿命预测值;本发明能够提高飞机液压系统的剩余寿命预测效率和鲁棒性。
技术关键词
飞机液压系统
剩余寿命预测方法
残差预测
数据
一维卷积神经网络
高斯核函数
成分分析
支持向量机
估计误差
随机森林
经验模态分解方法
特征值
系统可靠性分析
学习器
阶段
周期
网络结构
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数据融合技术
神经网络结构
风险评估方法
数据采集机制
节点特征
视电阻率曲线
可控源电磁
校正方法
随机噪声
电磁噪声