本發明提供一種基于自動多微分學習深度網絡的航空發動機壽命預測方法,具體步驟為:采集待預測航空發動機多維退化參數獲得采集數據;采用滑動窗口對采集數據進行分割獲得預處理數據;構建包括MBCNN模型、MCBLSTM模型、全連接層FC1、回歸層的航空發動機剩余壽命預測模型;將預處理數據作為MBCNN模型的輸入數據,提取MBCNN模型的輸出,將MBCNN模型的輸出及遞歸數據作為MCBLSTM模型的輸入數據,提取MCBLSTM模型的輸出;將MCBLSTM模型的輸出作為全連接層FC1的輸入,得到全連接層FC1的輸出,將輸入回歸層中進行預測的剩余壽命的預測。本申請通過ADLDNN模型對特征自動篩選并于差異化學習相結合,提高了壽命預測的準確性和泛化能力。
聲明:
“基于自動多微分學習深度網絡的航空發動機壽命預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)