【摘 要】
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为了预测航空发动机转子叶片的剩余寿命,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络,将多个传感器信号数据进行融合处理,通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后,利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证。在一种故障模式和两种故障模式下,DLSTM网络
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203146),国家科技重大专项子专题(2008ZX05017-005-05-01HZ),国家重点研发计划(2016YFC0304008)。
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为了预测航空发动机转子叶片的剩余寿命,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络,将多个传感器信号数据进行融合处理,通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后,利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证。在一种故障模式和两种故障模式下,DLSTM网络
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