[发明专利]基于特征-模型迁移的航空发动机剩余使用寿命预测方法在审
| 申请号： | 202310089533.0 | 申请日： | 2023-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN116306241A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 徐正国;赵若晴;孔子迁;阙子俊 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/096;G06F119/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征‑模型迁移的航空发动机剩余使用寿命预测方法。本发明基于特征‑模型迁移，在数据预处理阶段，本发明选取航空发动机的状态监测参数和操作参数作为卷积神经网络的输入，并对数据进行归一化和滑动时间窗处理，划分出源域数据和目标域数据。在构建卷积神经网络阶段，本发明选用多层卷积层以充分提取数据特征。在特征‑模型迁移阶段，本发明先利用源域带标签数据和目标域不带标签数据进行特征迁移，之后利用目标域带标签数据对特征迁移后的模型微调，进行模型迁移，以充分利用源域数据和目标域数据。结果表明，本发明基于特征‑模型迁移学习的模型在目标域的测试集上可以取得较好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 模型 迁移 航空发动机 剩余 使用寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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