[發明專利]航空發動機剩余壽命預測方法

在審

• 申請號: 201911064237.5
• 申請日: 2019-11-04
• 公開（公告）號: CN110807257A
• 公開（公告）日: 2020-02-18
• 發明（設計）人: 牛彩云;賈祥;柳冬林;陳英武;郭波
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/04
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 周達

本發明提供一種航空發動機剩余壽命預測方法，首先獲取歷史航空發動機失效數據，對航空發動機監測變量進行特征選擇，對經特征選擇出來的監測變量進行標準化處理后做一階差分運算生成新的變量，得到發動機性能退化數據集的三維矩陣形式。構建帶有注意力機制的雙向LSTM網絡，按照監測變量和剩余壽命之間的映射關系來構建樣本的輸入和輸出，并用于訓練帶有注意力機制的雙向LSTM網絡，得到訓練好的航空發動機剩余壽命預測模型。對于待進行剩余壽命預測的在役航空發動機的監測數據，構建出測試樣本的輸入，形成測試集并輸入到航空發動機剩余壽命預測模型中，得到在役航空發動機的剩余壽命預測值。本發明所提出的方法計算過程簡單有效，且預測精度很高。

技術領域

本發明是涉及航空發動機剩余壽命預測方法，特別是涉及一種帶有注意力機制的雙向LSTM(Long Short-Term Memory)模型的航空發動機剩余壽命預測方法。

背景技術

航空發動機作為高精密度技術器件，它除了在海平面的常規環境下工作外，還需要有適應高溫、高壓、極寒等極端環境的能力。因此，工作環境的復雜多變，再加上自身耦合作用的影響，發動機的退化過程并非簡單的單變量或單故障預測模型就能夠解決的。為了能夠大幅提高航空發動機的可靠性、安全性并降低運營成本，主要是通過大數據手段實時或定時分析傳感器產生的海量數據，對發動機和各部件的工作狀態進行監督和檢測，并高效地發現或預防問題，以便提前做好維護措施來避免災難性事故的發生，并最大化發動機運營的經濟效益，從而實現降低維修費用的同時達到運行安全的效果。

鑒于現代技術能力的進步，擁有一體化的健康管理和診斷策略成為系統運行生命周期的重要組成部分。眾所周知，復雜性和嘈雜的工作條件使得難以依據先驗知識建立物理模型，并且多數物理模型不能用在線測量數據的更新，從而限制了它們的有效性和靈活性。

發明內容

針對現有技術存在的缺陷，本發明提供一種航空發動機剩余壽命預測方法。

為實現本發明之目的，采用以下技術方案予以實現：

一種航空發動機剩余壽命預測方法，包括：

獲取歷史航空發動機失效數據，形成訓練集X_N×V×L，其中，N表示航空發動機樣本個數，V表示航空發動機中各傳感器搜集到的監測變量個數，L_n表示N個航空發動機樣本中的第n個航空發動機樣本n的監測軌跡長度。

對V個監測變量進行特征選擇，得到F個監測變量；對F個監測變量進行標準化處理，將標準化處理后的變量做一階差分運算生成新的變量，得到發動機性能退化數據集的三維矩陣形式X_N×2F×L。

構建帶有注意力機制的雙向LSTM網絡，將X_N×2F×L按照監測變量X和剩余壽命RUL之間的映射關系來構建樣本的輸入和輸出，并用于訓練帶有注意力機制的雙向LSTM網絡，得到訓練好的航空發動機剩余壽命預測模型。

對于待進行剩余壽命預測的在役航空發動機的監測數據，構建出測試樣本的輸入，形成測試集；將構建的測試集輸入到訓練好的航空發動機剩余壽命預測模型中，得到在役航空發動機的剩余壽命預測值。

進一步地，本發明中，對V個監測變量進行特征選擇是指，刪除V個監測變量中的常值變量，保留趨勢性變量，得到F個監測變量。

進一步地，本發明中，對F個監測變量進行標準化處理是指：按照“最小-最大”歸一化方法將選取的F個監測變量歸一化到[-1,1]的范圍內。

進一步地，本發明中，構建樣本的輸入和輸出方法是：對X_N×2F×L中的數據采用窗口滑動法構建出樣本的輸入，且其對應輸出的標簽即剩余壽命RUL根據分階線性函數進行修正，最終將得到成對的樣本的輸入和輸出。其中窗口滑動法描述如下：