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申请/专利权人：中国计量大学
摘要：本发明公开了一种基于多模特征融合的飞机发动机剩余寿命预测方法，属于飞机发动机剩余使用寿命预测领域。该方法通过将原始数据转换为格拉姆角场图像的形式，分别对时间序列提取时间序列中不同维度的特征以及对图像提取图像特征，然后利用时序‑图像特征融合模块将时序与图像两个不同模态的特征进行融合，最后通过输出模块预测出最终剩余寿命预测值。与现有方法相比，本发明加强了模型对飞机发动机失效数据的特征提取能力，具有更加准确的预测精度和更强的泛化性。
主权项：1.一种基于多模特征融合的飞机发动机剩余寿命预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取航空发动机全生命周期的多元传感器监控数据；步骤2：对获取的数据进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤3：搭建基于多模特征融合的飞机发动机剩余寿命预测神经网络模型；步骤4：使用步骤2得到的训练集和验证集训练飞机发动机剩余寿命预测神经网络模型，选取在验证集上验证损失最小的模型参数作为最佳模型参数，并使用测试集对最佳模型进行性能评估；步骤5：将待预测飞机发动机系统的历史传感器监测数据输入至完成训练的飞机发动机剩余寿命预测神经网络模型中，输出飞机发动机直至完全故障前的剩余使用寿命值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种基于多模特征融合的飞机发动机剩余寿命预测方法
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