基于特征选择与Transformer的涡扇发动机剩余使用寿命预测

作     者：刘耕鑫 董辛旻 张瑞博 陈阳 LIU Gengxin;DONG Xinmin;ZHANG Ruibo;CHEN Yang

作者机构：郑州大学振动工程研究所河南郑州450001 

出 版 物：《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)

年 卷 期：2024年第52卷第7期

页      面：208-213页

学科分类：08[工学] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFF0203100) 河南省重点研发项目(212102210351) 

主　　题：剩余使用寿命 最大相关最小冗余 特征选择 互信息 Transformer模型 

摘      要：针对传统剩余使用寿命预测模型难以解决长时依赖问题以及不同特征组合对模型预测精度影响大的问题,提出一种基于特征选择与Transformer的剩余使用寿命预测模型。首先利用以互信息为理论基础的最大相关最小冗余特征选择算法,捕获特征与标签、特征与特征的关系,得到最佳特征组合;然后以Transformer的编码器为主体并加入门控卷积单元组成预测模型,使模型可以充分捕捉全局信息且提高运算效率的基础上也更加注重局部信息;通过网格搜索与粒子群算法确定模型超参数。最后将最优特征组合的变量数据输入模型实现涡扇发动机剩余使用寿命预测。利用此方法在C-MAPSS数据集进行验证,并进行对比实验,结果表明预测误差与模型效率均有一定改进。