基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测

车畅畅; 王华伟; 倪晓梅; 付强

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cqvip:针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。

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来源
《航空计算技术》 |2020年第1期|13-1620|共5页
作者
车畅畅; 王华伟; 倪晓梅; 付强;
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作者单位

南京航空航天大学民航学院江苏南京211106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模型理论;
关键词
航空发动机; GRU神经网络; 性能退化分析; 时间序列预测; 剩余寿命预测;

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