一种基于Mamba模型的发动机剩余使用寿命预测方法技术

一种基于Mamba模型的发动机剩余使用寿命预测方法，深耕机械设备部件寿命预测技术领域，克服当前预测精度不足及模型适应性弱等局限。方法通过构建包含Mamba_P参数模块、Mamba主干模块、Mamba_R残差连接模块及Mamba_O核心处理模块的Mamba模型，利用线性变换层与深度卷积层对发动机数据进行深度挖掘与序列处理。同时，结合状态空间模型与选择性扫描算法，动态更新数据状态，实现发动机数据的深度特征提取与序列行为分析。实验采用CMAPSS数据集，对比其他预测方法，本法在预测精度与模型适应性上展现出显著优势。该方法不仅为发动机维护与管理提供了有力支持，还推动了工业装备向智能化、精细化管理迈进。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机械设备部件寿命预测，涉及发动机剩余使用寿命预测，特别涉及一种基于mamba模型的发动机剩余使用寿命预测方法。

技术介绍

1、随着现代发动机技术的不断进步，高性能发动机已成为航空航天、交通运输、发电等多个关键领域不可或缺的核心设备。其运行状态直接影响到系统的整体性能和安全性，而发动机的剩余使用寿命(rul,remaining useful life)作为评估其维护策略和更换时机的关键指标，对于保障运行安全、优化维护成本具有重要意义。传统的发动机剩余使用寿命预测方法大多依赖于历史数据统计分析、物理模型构建或专家经验判断，这些方法虽有一定效果，但往往存在预测精度不高、模型适应性差、处理复杂工况能力有限等问题。

2、近年来，随着大数据、云计算技术的蓬勃发展以及人工智能算法的革新，特别是mamba模型——作为一种融合了深度学习与传统机器学习优势的先进算法，因其卓越的数据挖掘能力、对时间序列数据的强大建模能力以及在处理非线性、高维数据方面的优势，在发动机剩余使用寿命预测领域展现出巨大潜力。mamba模型能够捕捉发动机运行过程中的细微变化，有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Mamba模型的发动机剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于mamba模型的发动机剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：王华庆，刘家琛，宋浏阳，陆星驰，郑传浩，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：