一种基于贝叶斯深度学习的航空发动机剩余寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯深度学习的航空发动机剩余寿命预测方法，属于深度学习和预测与健康管理领域。本发明所述方法将航空发动机所采集的状态监测数据和运行环境数据通过不同的通道输入到深度网络中，同时提取性能退化特征和未来运行载荷信息；随后运用拼接和回归分析网络对特征数据进行融合、降维和映射，以实现剩余寿命预测点估计；然后提出一种改进的蒙特卡罗Dropout方法对剩余寿命预测的不确定性进行估计，得到预测结果的置信区间。本发明所述方法实现了准确且可信的航空发动机剩余寿命预测点估计和置信区间估计，解决了传统的基于深度学习的航空发动机剩余寿命预测方法未考虑未来运行载荷和剩余寿命预测结果不确定性的问题。