一种基于数据增强的航空发动机剩余寿命预测方法
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于数据增强的航空发动机剩余寿命预测方法,本发明提出了一种多路径特征融合网络模型以及数据增强算法。首先,通过一种数据增强方式扩大数据集的样本数量,以此来提高预测的准确性;其次,构建多路径特征融合预测模型,选择两条不同路径提取特征:第一路径将数据输入卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU),分别提取空间特征和时序特征;第二条路径将数据直接输入长短期记忆网络(LSTM)获取时序特征。最后将两条路径输出特征融合输入全连接层进行RUL预测。相对于现有网络模型,本发明能够有效提高此类设备的剩余寿命预测精度,具有实际应用价值。

基本信息
专利标题 :
一种基于数据增强的航空发动机剩余寿命预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114547986A
申请号 :
CN202210188342.5
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2022-02-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
赵德群赵嘉宇张雅栋
申请人 :
北京工业大学
申请人地址 :
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 :
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 :
沈波
优先权 :
CN202210188342.5
主分类号 :
G06F30/27
IPC分类号 :
G06F30/27  G06F119/02  G06F119/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220228
2022-05-27 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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