航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测

摘要：

预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进行系统剩余寿命预测.首先,通过无监督训练深度置信网络实现历史数据的特征提取,进而构建健康指标;其次,利用健康指标集训练隐马尔可夫模型,实现设备健康状态的自动识别;最后,通过DBN-HMM混合模型来计算系统剩余寿命.采用商用模块化航空推进系统仿真软件(C-MAPSS)给出的航空发动机数据集,验证了上述方法的有效性.

关键词：深度置信网络、隐马尔可夫模型、健康指标、健康状态识别、剩余寿命预测

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资助基金：国家自然科学基金项目61873024,61773053;中央高校北京科技大学基本科研业务项目FRF-GF-17-A4,FRF-BD-17-002A,FRF-BD-18-002A

在线出版日期：2020-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：713-720