基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测

摘要：

针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型.模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果.通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力.

关键词：航空发动机、GRU神经网络、性能退化分析、时间序列预测、剩余寿命预测

所属期刊栏目：50

分类号：O141.4(数理逻辑、数学基础)

资助基金：国家自然科学基金项目资助U1833110

在线出版日期：2020-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-16,20