文献类型：期刊文章

作　　者：车畅畅[1] 王华伟[1] 倪晓梅[1] 蔺瑞管[1] 熊明兰[1]

CHE Changchang;WANG Huawei;NI Xiaomei;LIN Ruiguan;XIONG Minglan(School of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211106)

机构地区：[1]南京航空航天大学民航学院,南京211106

出　　处：《机械工程学报》

基　　金：国家自然科学基金和中国民航局联合资助项目(U1833110)。

年　　份：2021

卷　　号：57

期　　号：14

起止页码：304-312

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：剩余寿命预测对航空发动机的预防性维修有重要指导作用,是保障飞机安全运行,提高维修保障效率的重要手段。一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)和双向长短时记忆神经网络(Bidirectional long short memory, Bi-LSTM)被应用于航空发动机剩余寿命预测模型。首先,根据工程经验在多状态参数的主成分分析的基础上对退化过程进行随机分布拟合,得到综合性能退化量;然后将多变量时间序列样本和对应的性能退化量代入1D-CNN模型进行回归分析,从而得到性能退化分析模型;再通过Bi-LSTM对性能退化量进行时间序列预测,得到性能退化的未来趋势;最后通过设定性能退化阈值,得到剩余寿命预测结果,从而得到从多状态参数-性能退化分析-性能退化预测-剩余寿命预测的实时动态感知模型。实例分析结果表明,提出的混合模型与其他单一深度学习和传统模型相比,有更低的回归分析误差和退化预测误差,能够得到更准确可靠的剩余寿命预测结果。

关 键 词：航空发动机 剩余寿命 性能退化  一维卷积神经网络  双向长短时记忆网络  

分 类 号：V267]