基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法研究

• 作者: 何良 吴瑀 孔祥伟 张晓箐 王丹
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 航空发动机 堆叠自编码 BP神经网络 寿命预测
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 29-33,38
• 页数: 6页
• 分类号: V233.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.12.007

摘要

航空发动机是飞行器的核心动力系统,工作环境恶劣,对其进行状态监测和寿命预测是保障飞行器安全可靠运行的重要技术手段;研究了一种基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法,首先将多个自编码网络连接构成深度堆叠自编码网络,选取发动机的状态数据作为网络的训练输入,使网络逐层智能提取数据间的分布式规则,从而构建发动机退化的堆叠自编码学习模型;通过采用BP神经网络对发动机剩余寿命区间进行分类,作为发动机剩余寿命预测的结果;通过使用PHM2008挑战赛中发动机退化数据对研究方法进行了验证,结果验证了堆叠自编码网络深度学习方法对航空发动机剩余寿命预测的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何良	中国飞行试验研究院测试所	4	1	1.0	1.0
2	王丹	中国飞行试验研究院测试所	3	2	1.0	1.0
3	孔祥伟	中国飞行试验研究院测试所	5	2	1.0	1.0
4	吴瑀	中国飞行试验研究院测试所	2	1	1.0	1.0
5	张晓箐	中国飞行试验研究院测试所	3	1	1.0	1.0