一种基于LSTM网络和ARIMA模型的航空发动机剩余使用寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于LSTM网络和ARIMA模型的航空发动机剩余使用寿命预测方法，该方法包括：根据发动机历史退化数据，建立n个基于LSTM深度神经网络的发动机健康指标(LSTM‑HI)模型；根据发动机过往传感器数据，训练ARIMA模型并向后多步预测发动机传感器参数；由预测的传感器参数，根据LSTM‑HI指标评价发动机是否退化至失效，得到发动机剩余使用寿命及其概率分布。本发明提出了一种新颖的航空发动机剩余使用寿命预测方法，具有较高的准确率和可行性，对于航空发动机实时健康管理、降低维修成本有着积极促进的作用。