基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测

• 作者: 曹越 南京航空航天大学
• 来源期刊: 航空计算技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 卷积神经网络 航空发动机 状态参数 剩余寿命 端对端预测
• 年，卷（期）: 2024,（4）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题，提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本，连续的剩余寿命值作为模型输出，通过多变量多步卷积神经网络的特征提取与降维处理，实现了从多状态参数到多步剩余寿命的端对端直接预测。利用C-MAPSS仿真数据集进行实例验证，结果表明：多变量多步卷积神经网络能够高效准确的得到端对端剩余寿命预测结果；与其他对比模型相比，也有更低的预测误差。