基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测方法

本申请提供了一种基于改进SFOA算法的燃气轮机剩余使用寿命预测方法，属于燃气轮机寿命预测的技术领域，具体的：采集燃气轮机全寿命周期运行参数，并形成数据集；结合时空卷积网络、双向长短期记忆神经网络和多头注意力机制形成初始预测模型；利用壮丽细尾鹩莺优化算法优化初始预测模型的模型参数得到优化后预测模型，训练优化后预测模型，采集当前待预测的燃气轮机的实时运行参数，提取运行参数的特征，对提取的特征进行处理，将处理后的特征输入训练后预测模型，训练后预测模型输出燃气轮机剩余使用寿命预测结果。通过本申请的处理方案，提高了预测精度。