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基于深度学习耦合建模的飞机发动机剩余寿命预测方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习耦合建模的飞机发动机剩余寿命预测方法,包括:获取飞机发动机的多元传感器失效信号,载入深度学习耦合模型中,获取飞机发动机随时间演变的潜在失效状态分布,得到剩余使用寿命的分布结果,实现飞机发动机的剩余寿命预测;深度学习耦合模型包括失效过程模型和融合模型,失效过程模型用于描述飞机发动机随时间演变的潜在失效状态,融合模型用于结合多元传感器失效信号,构建发动机的健康指数HI。与现有技术相比,本发明充分考虑飞机发动机失效过程状态,利用飞机发动机运行中采集到的反映其健康状态的多元传感器信号数据,实现对飞机发动机失效过程的建模和剩余寿命的预测。

著录项

  • 公开/公告号CN113158348A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN202110556279.1

  • 发明设计人 王迪;

    申请日2021-05-21

  • 分类号G06F30/15(20200101);G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F111/08(20200101);G06F119/02(20200101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵继明

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-06-19 11:57:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-10-03

    授权

    发明专利权授予

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