航空涡扇引擎剩余使用寿命预测算法研究

• 作者: 丁恺林 吴锐 马洁
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 航空 涡扇引擎 剩余使用寿命 预测 全特征输入 长短时记忆单元
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 708-714
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 5759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.06.006

摘要

为改进故障预测技术,提出了全特征输入长短时记忆单元(AF-LSTM)算法.根据底层原始传感器数据自动学习更高级的抽象表示,并利用这些表示导出传感器数据,估计剩余使用寿命(RUL).该文方法不依赖任何退化趋势假设,对噪声健壮,并能处理缺失值.在公开航空涡扇汽轮机引擎仿真数据集上的实验结果表明:该文方法的均方误差(MSE)指标明显优于多层感知器(MLP)模型,其时间分数(Score)指标优于带指数假设的线性回归(LR-EXP)模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马洁	北京信息科技大学自动化学院	48	194	8.0	13.0
2	吴锐	北京信息科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
3	丁恺林	北京信息科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0