【摘 要】
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针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化过程等问题,本文提出了一种融合数据构建发动机健康指数（Health index,HI）,并结合遗传算法优化集成模型进行发动机剩余寿命预测的方法,分别构建了单工况与多工况运行下发动机剩余寿命预测模型。融合数据构建发动机健康指数。在单工况发动机健康指数构建中,首先采用方差过滤筛选出方差大于零的特征参数,再将筛选后特征进
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针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化过程等问题,本文提出了一种融合数据构建发动机健康指数（Health index,HI）,并结合遗传算法优化集成模型进行发动机剩余寿命预测的方法,分别构建了单工况与多工况运行下发动机剩余寿命预测模型。融合数据构建发动机健康指数。在单工况发动机健康指数构建中,首先采用方差过滤筛选出方差大于零的特征参数,再将筛选后特征进行层次聚类,并引入轮廓系数确定最佳聚类数,筛选出用于融合发动机健康指数的特征。其次,对筛选后特征进行增量、滤波、平滑,归一化处理。最后,应用各个特征的方差构建融合系数,线性融合单工况发动机健康指数。在多工况发动机健康指数构建中,首先采用MC数据处理方法消除工况影响,其次,采用方差过滤、互信息筛选融合特征,最后采用主成分分析（PCA）融合多工况发动机健康指数。本文提出的发动机健康指数融合方法的有效性在第三章得到了验证。单工况发动机剩余寿命预测。首先,采用遗传算法优化随机森林模型拟合发动机性能退化过程。其次,将多模型相似性匹配用于回归模型预测后优化模型的预测结果。最后,选择某涡扇发动机仿真数据集（C-MPASS）中第一套数据FD001验证了本文第三章所提出方法的有效性。实验结果表明:此方法在单参数多模型预测中的RMSE均值为9.1943、MAE均值为8.7651,在融合健康指数多模型预测中的表现RMSE均值为6.128、MAE均值为4.901,相比单一参数预测精度提高了33.35%。多工况发动机剩余寿命预测。对于多工况发动机剩余寿命预测,首先采用相似性筛选与之相似的模型进行退化模型训练,其次采用能够更好拟合复杂设备性能退化的集成模型XGBoost模型,并在此基础之上提出构建双层模型,不仅训练发动机健康指数与剩余寿命之间的映射关系,还训练健康指数与模型预测误差之间关系,从而提高发动机剩余预测精度。最后,选择某涡扇发动机仿真数据集（C-MPASS）中第二套数据FD002验证了本文第四章所提出方法的有效性。实验结果表明:双层模型在测试集中的表现RMSE误差值为32.76,单层模型预测RMSE误差值为37.03,双层相比单层模型预测精度提高了11.53%。本文的研究对预测与健康管理和航空发动机剩余寿命预测方法有理论意义,为不同工况运行下发动机剩余寿命预测方法提供了参考,对航空公司合理安排发动机维修与制定维修决策方案有实用性价值。
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