[发明专利]一种基于条件化参数动态卷积神经网络的航空发动机寿命预测方法在审
| 申请号： | 202310188482.7 | 申请日： | 2023-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN116384224A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 徐建国;胥嘉诚;詹美佳;张赟 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/23213;G06N3/0464;G06N3/08;G06F119/04 |
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| 地址： | 210016 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于条件化参数动态卷积神经网络(CondCNN)的航空发动机寿命预测方法。包括，步骤1：对航空发动机监测数据进行数据分析，实现工况识别及故障分类，并结合相关性分析筛选高价值传感器信息；步骤2：对传感器数据进行归一化处理，并构建训练样本，训练样本包括训练集与测试集；步骤3：构建条件化参数动态卷积神经网络，作为剩余使用寿命(RUL)预测模型，并将训练集输入预测模型进行训练；步骤4：将测试集数据输入步骤3训练完成的模型，预测发动机剩余寿命，并评估预测误差。本发明克服了传统卷积神经网络对所有输入数据共享卷积核参数的缺点，有效提升了RUL预测精度，可为航空发动机PHM工程提供技术参考。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 条件 参数 动态 卷积 神经网络 航空发动机 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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