【摘 要】
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作为飞机动力系统的核心部件,发动机的健康状况直接影响飞机的整体性能。因而,对发动机的状态监控和定期维护成为保障空中飞行安全的重要工作内容。为了提高维护工作的针对性和高效性,一定程度地降低维修成本,分析和研究相关多源时序数据,建立发动机剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）特征提取及回归预测模型,以便失效前作出准确预测或预判,成为普遍关注的研究课题。为了提高模型回归预测效
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作为飞机动力系统的核心部件,发动机的健康状况直接影响飞机的整体性能。因而,对发动机的状态监控和定期维护成为保障空中飞行安全的重要工作内容。为了提高维护工作的针对性和高效性,一定程度地降低维修成本,分析和研究相关多源时序数据,建立发动机剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）特征提取及回归预测模型,以便失效前作出准确预测或预判,成为普遍关注的研究课题。为了提高模型回归预测效率,利用健康退化参数的时序特性实现剩余寿命超前预测,本文创新性地构建了深度稀疏自动编码器（Sparse Deep Auto Encoder,SDAE）与双层长短期记忆（Long Short-term Memory,LSTM）融合模型,实现了发动机剩余寿命的智能预测。根据C-MAPSS数据集中的多源参数特性,对输入数据进行归一化、标准化预处理,解决了数据集中量纲不统一的问题;引入最大信息系数（Maximum Information Coefficient,MIC）分析不同传感器对剩余寿命影响作用,优化SDAE-LSTM模型网络权重,解决了多源异构数据的特征提取,构建健康因子（Health Indicator,HI）曲线表征发动机退化趋势提高寿命预测效果。此外,模型采用softsign激活函数,使网络更快收敛且不易出现饱和,解决了长时间序列的梯度消失问题;引入L2正则化方法避免过拟合,提高模型的泛化性,改善了航空发动机RUL预测效果。实验表明,改进后的融合算法有效提升了寿命预测准确度。在四组不同工况对应数据集（FD001～FD004）中,预测均方根误差（Root Mean Squared Error,RMSE）最小值18.44,最大值29.62,与传统的DNN,Bi LSTM,单层LSTM三种方法相比,RMSE均有不同程度降低;相同RMSE下的预测评分值（Score）以及寿命预测最大偏离度表明改进后模型具有泛化性。
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