【摘 要】
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提出一种结合深度卷积神经网络(DCNN)和长短时记忆(LSTM)网络实现剩余使用寿命的准确预测方法。首先按滑动时间窗口的方法对采集到的复杂设备数据进行输入样本的制备,并使用
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(4202026),北京市属高校青年拔尖人才培育项目(ClT&TCD201804054)
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提出一种结合深度卷积神经网络(DCNN)和长短时记忆(LSTM)网络实现剩余使用寿命的准确预测方法。首先按滑动时间窗口的方法对采集到的复杂设备数据进行输入样本的制备,并使用网格搜索法寻找模型最优参数;然后构建DCNN网络实现自动融合多传感器数据并提取抽象空间特征;最后固定卷积层数不变,采用多层LSTM网络记忆时间序列前后之间的关系。在公开的C-MAPSS数据集上进行了验证,并与单一的CNN、单一的LSTM算法在相同数据集上进行比较,预测精度提高10%以上,证明了所提出算法的优越性。
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