【摘 要】
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准确预测飞机发动机的剩余使用寿命,既便于采用及时合理的维修措施,降低维护的经济成本,又提高了飞机的安全性.提出了一种基于门控循环单元的剩余使用寿命评估模型.从大量训练集中采集数据的时序特征,筛选后将合适的特征数据进行门控循环单元网络模型训练,生成预测模型.该预测模型对测试集进行剩余使用寿命评估效果良好,验证了方法的可用性.该方法有效监测航空发动机的动态健康状态,为基于深度学习方法建立剩余寿命评估模型提供了新途径.
【机 构】
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唐山工业职业技术学院,河北唐山 063299;海隆石油集团 ( 上海 ) 信息技术有限公司,上海 200941
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准确预测飞机发动机的剩余使用寿命,既便于采用及时合理的维修措施,降低维护的经济成本,又提高了飞机的安全性.提出了一种基于门控循环单元的剩余使用寿命评估模型.从大量训练集中采集数据的时序特征,筛选后将合适的特征数据进行门控循环单元网络模型训练,生成预测模型.该预测模型对测试集进行剩余使用寿命评估效果良好,验证了方法的可用性.该方法有效监测航空发动机的动态健康状态,为基于深度学习方法建立剩余寿命评估模型提供了新途径.
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