基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法研究.pdf

"基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法研究" 本文研究了基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法首先将多个自编码网络连接构成深度堆叠自编码网络，然后使用BP神经网络对发动机剩余寿命进行分类。通过使用PHM 2008挑战赛中的发动机退化数据对研究方法进行了验证，结果验证了堆叠自编码网络深度学习方法对航空发动机剩余寿命预测的有效性。 关键词：航空发动机、堆叠自编码、BP神经网络、寿命预测 一、引言 航空发动机是飞行器的核心动力系统，对其进行状态监测和寿命预测是保障飞行器安全可靠运行的重要技术手段。然而，航空发动机的剩余寿命预测是一个复杂的问题，需要考虑多种因素，如温度、压力、振动等。 二、堆叠稀疏自编码神经网络 堆叠稀疏自编码神经网络是一种深度学习算法，它可以学习到输入数据的分布式表示。该算法首先将多个自编码网络连接构成深度堆叠自编码网络，然后使用反向传播算法对网络进行训练。 三、航空发动机剩余寿命预测方法 本文提出的航空发动机剩余寿命预测方法基于堆叠稀疏自编码神经网络。该方法首先将航空发动机的状态数据作为网络的输入，然后使用BP神经网络对发动机剩余寿命进行分类。该方法可以学习到航空发动机的退化规律，从而预测发动机的剩余寿命。 四、实验结果 实验结果表明，本文提出的航空发动机剩余寿命预测方法基于堆叠稀疏自编码神经网络可以获得良好的预测结果。该方法可以预测航空发动机的剩余寿命，并且可以学习到航空发动机的退化规律。 五、结论 本文提出的航空发动机剩余寿命预测方法基于堆叠稀疏自编码神经网络可以获得良好的预测结果。该方法可以应用于航空发动机的状态监测和寿命预测，从而保障飞行器的安全可靠运行。 六、未来工作 未来，我们计划继续深入研究基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法，并且尝试将该方法应用于其他领域，如机器人、医疗等。 七、结论 本文提出的航空发动机剩余寿命预测方法基于堆叠稀疏自编码神经网络可以获得良好的预测结果。该方法可以应用于航空发动机的状态监测和寿命预测，从而保障飞行器的安全可靠运行。 八、参考文献 [1] Kong X, Wang D, Wu Y, et al. A stacked sparse autoencoder-based method for aircraft engine remaining life prediction[J]. Journal of Intelligent Information Systems, 2019, 55(2): 257-271. [2] He Q, Li J, Xu Y, et al. A deep learning approach for remaining useful life prediction of aircraft engines[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 14(4): 1745-1754. [3] Li Z, Wang X, Zhang J, et al. A stacked denoising autoencoder-based method for aircraft engine fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(4): 3132-3141. 九、作者简介 孔祥伟（1991-），男，宁夏石嘴山人，硕士研究生，工程师，主要从事航空发动机状态监测与故障诊断技术和试飞数数据处理技术方向的研究。