基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法

作     者：郭俊锋 刘国华 刘国伟 GUO Junfeng;LIU Guohua;LIU Guowei

作者机构：兰州理工大学机电工程学院兰州730050 新乡学院机电工程学院新乡453003 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2024年第50卷第3期

页      面：774-784页

核心收录：

学科分类：082502[工学-航空宇航推进理论与工程] 08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主　　题：堆叠膨胀卷积 剩余使用寿命预测 Hyperband超参数优化算法 航空发动机 长序列信号 

摘      要：针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差;构建预测目标函数表征航空发动机的真实退化情况;搭建基于SDCNN的预测模型,扩大模型感受野,提取数据中的长期、深层和全局时序特征用于回归分析,得到航空发动机的剩余使用寿命预测结果;采用Hyperband优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型,提升模型预测准确度和不同条件下的适应性,并采用商用模块化航空推进系统仿真(C-MAPSS)数据集验证所提方法的有效性。在C-MAPSS中FD003数据集上的实验结果表明:所提方法可有效提高基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测准确度,模型预测准确度得分指标明显降低32.62%。