【摘 要】
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研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题，提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先，基于长短时记忆网络建立单序列监测数据预测模型，预测不同工况下发动机测试样本的数据集。其次，基于特征融合与相似性匹配法，计算剩余寿命预测评价指标，并基于非劣分层遗传算法进行特征优选。最后，对基于特征优选的剩余寿命预测效果进行验证，结果表明：1)在同一非劣层中，随着特征数量的增加，剩余寿命评价指标会
【基金项目】
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国家自然科学基金（52165016）； 江西省教育厅科技项目（GJJ210631）；
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研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题，提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先，基于长短时记忆网络建立单序列监测数据预测模型，预测不同工况下发动机测试样本的数据集。其次，基于特征融合与相似性匹配法，计算剩余寿命预测评价指标，并基于非劣分层遗传算法进行特征优选。最后，对基于特征优选的剩余寿命预测效果进行验证，结果表明：1)在同一非劣层中，随着特征数量的增加，剩余寿命评价指标会先变优，再变差。这种现象说明过多的特征数量会影响优化结果，证明特征优选的必要性。2)以不同工况的样本集分别用于特征多目标优选和剩余寿命预测研究，其预测误差均值相差小于16%，表明所提方法的正确性和鲁棒性。
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