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飞机发动机剩余使用寿命预测方法研究

飞机发动机剩余使用寿命预测方法研究

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作者：王玉杰沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

众所周知,发动机是飞机的关键部件,其健康状况对飞机的飞行安全起着决定性作用。对飞机发动机的剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)进行预测,有助于制定合理的飞行与维修计划,确保飞机的安全性,因此,飞机发动机剩余使用寿命预测... 详细信息

众所周知,发动机是飞机的关键部件,其健康状况对飞机的飞行安全起着决定性作用。对飞机发动机的剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)进行预测,有助于制定合理的飞行与维修计划,确保飞机的安全性,因此,飞机发动机剩余使用寿命预测方法研究具有重要研究意义。本文以飞机发动机为研究对象,采用多种寿命预测方法对飞机发动机开展剩余使用寿命预测技术研究。论文的研究内容如下:(1)对发动机寿命数据进行了预处理,并阐述了寿命预测结果评价指标。首先,对NASA提供的数据集C-MAPSS进行了描述与分析。然后,对C-MAPSS数据集中四个不同的子数据集FD001、FD002、FD003和FD004进行了归一化等数据预处理。最后,阐述了飞机发动机剩余使用寿命预测结果评价指标。(2)设计了基于SE-BiLSTM的飞机发动机RUL预测方法。首先,采用双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络对发动机进行了RUL预测技术研究。为进一步提升BiLSTM的预测能力,采用通道注意力机制(Squeeze-and-Excitation,SE)对不同参数数据赋予不同权重,创建了SE-BiLSTM寿命预测模型,并对发动机进行了RUL预测技术研究。结果表明,SE-BiLSTM与BiLSTM相比,预测结果的平均均方根误差降低了4.12,验证了基于SE-BiLSTM的飞机发动机RUL预测方法的有效性。(3)设计了基于ab-tcn的飞机发动机RUL预测方法。首先,采用时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,tcn)对发动机进行了RUL预测技术研究。为进一步提升tcn的预测能力,采用自注意力机制对不同时间步的参数数据赋予不同权重,创建了ab-tcn寿命预测模型,并对发动机进行了RUL预测技术研究。结果表明,ab-tcn与tcn相比,预测结果的平均均方根误差降低了1.03,验证了基于ab-tcn的飞机发动机RUL预测方法的有效性。(4)设计了基于迁移学习的飞机发动机RUL预测方法。针对发动机在无标签情况下寿命难以准确预测问题,采用梯度反转层分别与SE-BiLSTM和ab-tcn相结合,创建了SE-BiLSTM-TL寿命预测模型和ab-tcn-TL寿命预测模型,并分别对SE-BiLSTM-TL和ab-tcn-TL进行了试验验证。结果表明,SE-BiLSTM-TL与ab-tcn-TL对不同迁移任务都能很好地完成RUL预测,验证了基于SE-BiLSTM-TL的飞机发动机RUL预测方法和基于ab-tcn-TL的飞机发动机RUL预测方法的有效性。

关键词：飞机发动机剩余使用寿命预测 SE-BiLSTM ab-tcn 迁移学习

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