一种用于飞机发动机的剩余使用寿命预测系统技术方案

本发明专利技术一种用于飞机发动机的剩余使用寿命预测系统，属于机器剩余使用寿命预测领域，现有技术存在的退化特征提取不突出、网络复杂度大、预测精度不高的问题，使用前，需要通过信息采集模块获取飞机发动机不同部位部件的大量传感器信号；随后送入数据预处理模块对传感器数据进预处理，以方便下一模块使用；利用特征提取模块来对待预测的样本数据进行特征提取；最后通过回归预测模块来得到待预测飞机发动机的剩余使用寿命预测值；本发明专利技术解决了在大量传感器数据中提取重要退化特征并实现机器剩余使用寿命精准预测的问题，并提高了预测精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种用于飞机发动机的剩余使用寿命预测系统


[0001]本专利技术属于机器剩余寿命预测
，特别是涉及一种用于飞机发动机的剩余使用寿命预测系统。

技术介绍

[0002]伴随大数据时代的来临，工业互联网开始快速发展，先进传感器技术的快速应用促使了采集数据的井喷式爆发。而随着现代机器系统的安全性和可靠性要求的不断提高，若不对机器的健康状态进行主动性的评估，将会导致巨大的经济损失和人员生命财产安全。因此，对机器的剩余使用寿命进行预测的研究非常迫切且有必要性。机器剩余使用寿命预测作为目前预测健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）领域的研究热点，RUL预测可以及时地为管理者提供设备的运行状态和剩余运行周期等信息，帮助他们及时做出决策，如是否提前进行选择性维修、是否需要设备的保养和维护等，来确保设备的健康平稳运行。
[0003]通常，对RUL预测常用的方法可以分为两类：基于模型的方法和基于数据驱动的方法。由于基于模型的方法主要依靠统计学、概率学以及大量先验知识来进行建模，但随着系统和设备越来越复杂而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于飞机发动机的剩余使用寿命预测系统，其特征在于：该系统包括信息采集及整合模块、数据预处理模块、特征提取模块以及回归预测模块；信息采集及整合模块用于获取飞机发动机不同部位部件的传感器信号数据，并对获取的数据进行计算、整合，实现多指标显示的功能；数据预处理模块对采集的数据进行归一化处理、数据样本的局部提取和时间维度特征的预提取三种操作；特征提取模块对预处理后的数据进行特征提取和融合：该模块分为两条支路分别提取不同层次的特征，其中一条支路为基础特征提取单元，由单层的GRU构成，隐藏层的数量为50，用于提取数据中的初级底层特征信息；另一条支路为高级特征提取单元，由EA内嵌注意力构成，用于提取数据中的高级相关退化特征信息，其包含凝练且具有高度相关性的退化特征信息，最后将两个模块提取到的不同层次的特征信息进行级联融合构成融合特征，实现多层特征提取目的；回归预测模块将特征提取模块送来的特征信息通过全连接层和激活函数的配合，进行数据的回归和预测，完成最终剩余使用寿命的预测。2.根据权利要求1所述的一种用于飞机发动机的剩余使用寿命预测系统，其特征在于：数据预处理模块的具体工作过程为：将获取的传感器数据按照每一个传感器通道对数据进行最大最小归一化处理，让所有的数据都限定在0到1之间，然后采用固定大小的滑动窗口来对数据进行数据样本的截取；最后在数据预处理模块中，采用时间步自注意力模块对数据进行时间维度上的预处理。3.根据权利要求1所述的一种用于飞机发动机的剩余使用寿命预测系统，其特征在于：高级特征提取单元的具体工作过程如下：首先，将输入分为三条支路，中间的支路称为Query...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雄，郭云飞，上官宏，王安红，刘斌，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：