热能动力工程

作者：李路云，王海瑞，朱贵富

单位：昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明650500,,昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明650500,,昆明理工大学 信息化建设管理中心，云南 昆明 650500,

针对单一深度学习网络对涡扇发动机退化特征提取不足、超参数选择困难的问题，提出一种改进一维卷积神经网络（1Dimensional Convolutional Neural Network，1DCNN）和长短时记忆网络（Long ShortTerm Memory，LSTM）的涡扇发动机剩余寿命预测方法。首先，利用相关性、单调性和离散性一系列评价指标对涡扇发动机的多维传感器特征参数进行评价和选择，将综合评价指标高的优选特征参数作为1DCNN的原始输入特征；然后，通过改进激活函数和Dropout函数来提升1DCNN的特征提取能力，构建表征发动机退化趋势的一维复合健康指标；最后，利用贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）的LSTM挖掘一维复合健康指标的时间特征，并实现剩余寿命预测。为验证此方法的预测效果，采用美国国家航空航天局提供的涡扇发动机退化数据集进行剩余寿命预测，实验的均方根误差为14.040 2，评分函数值为314.607 8。结果表明：相比于单一深度学习方法和传统机器学习方法，该方法不仅能获得较高的剩余寿命预测精度，还能有效解决深度学习模型超参数选择困难的问题。

来源：2023年第7期

《热能动力工程》期刊编辑部

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