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基于随机森林和时间卷积网络的航空发动机故障预测

         

摘要

航空发动机作为一种极其精密的设备,其内部传感器的运行状态决定了发动机能否稳定运行。因此,利用传感器的运行数据进行故障预测是维护发动机健康运行的关键。针对现阶段发动机故障预测精确度低的问题,提出了一种基于随机森林和时间卷积网络的混合模型。该模型利用随机森林算法进行重要性特征提取,然后添加滚动平均值和滚动标准差以增强数据特征,最后整合数据特征输入至时间卷积网络进行故障预测。采用C-MAPSS数据集进行验证,结果表明,该模型的故障预测性能相比于其他机器学习模型有较大幅度的提升。

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