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基于自动多微分学习深度网络的航空发动机寿命预测方法

摘要

本发明提供一种基于自动多微分学习深度网络的航空发动机寿命预测方法,具体步骤为:采集待预测航空发动机多维退化参数获得采集数据;采用滑动窗口对采集数据进行分割获得预处理数据;构建包括MBCNN模型、MCBLSTM模型、全连接层FC1、回归层的航空发动机剩余寿命预测模型;将预处理数据作为MBCNN模型的输入数据,提取MBCNN模型的输出,将MBCNN模型的输出及递归数据作为MCBLSTM模型的输入数据,提取MCBLSTM模型的输出;将MCBLSTM模型的输出作为全连接层FC1的输入,得到全连接层FC1的输出,将输入回归层中进行预测的剩余寿命的预测。本申请通过ADLDNN模型对特征自动筛选并于差异化学习相结合,提高了寿命预测的准确性和泛化能力。

著录项

  • 公开/公告号CN113987704A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN202111261992.X

  • 发明设计人 秦毅;项盛;罗均;蒲华燕;钱泉;

    申请日2021-10-28

  • 分类号G06F30/17(20200101);G06F30/15(20200101);G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F119/02(20200101);G06F119/04(20200101);

  • 代理机构50243 重庆市嘉允启行专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人胡柯

  • 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

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