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基于改进的CNN模型的航空发动机剩余寿命预测方法

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本发明提供基于改进的CNN模型的航空发动机剩余寿命预测方法，属于故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)领域。首先对航空发动机退化特征进行一阶差分计算得到(新的)差分特征，并和原始特征一起来表征其退化。接着，通过在并行的CNN网络中嵌入SE模块来增强由卷积运算得到的有效特征并抑制无效特征或噪声的影响，从而提出改进的CNN模型。按照退化特征和剩余寿命之间的映射关系来构建样本的输入和输出，并用于训练模型。最后，对于在役航空发动机，按照同样的方式构建出测试样本的输入，形成测试集并输入到训练好的预测模型中，得到在役航空发动机的剩余寿命预测值。本发明所提出的方法计算过程简单有效，且预测精度很高。

著录项

公开/公告号CN112149316A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-29

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军国防科技大学;
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申请/专利号CN202011205350.3
发明设计人牛彩云;姜江;葛冰峰;叶燕清;陈英武;郭波;
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申请日2020-11-02
分类号G06F30/20(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F119/04(20200101);
代理机构43202 国防科技大学专利服务中心;
代理人王文惠
地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号
入库时间 2023-06-19 09:23:00

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-04-19

授权

发明专利权授予

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