基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法研究

来源：机床与液压杂志2022年第20期北京时间：

作者：郭晓静，殷宇萱，贠玉晶

单位：中国民航大学电子信息与自动化学院；中国民航大学电子信息与自动化学院；中国民航大学电子信息与自动化学院

摘要：发动机剩余寿命(RUL)预测时，进行数据特征提取易导致预测效率低下。为解决此问题，提出一种改进的长短期记忆(LSTM)算法模型。通过引入深度稀疏自动编码器(SDAE)完成时序数据的处理与特征提取，优化LSTM模型，改善航空发动机RUL预测效果。利用SDAE进行特征提取，构建健康因子(HI)曲线；同时考虑运行工况、故障模式和传感器3个因素，并分别训练其权重。利用LSTM模型进行发动机剩余寿命预测。利用涡扇发动机退化过程数据集C-MAPSS开展实验，并与DNN、BiLSTM、单层LSTM进行对比分析。结果表明：与上述3种算法相比，改进后算法的均方根误差和〖JP2〗评分函数值至少分别降低6.6%和39.1%；该方法寿命预测结果和实际寿命曲线拟合度高，验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：航空发动机;长短期记忆网络;自动编码器;剩余寿命预测

基金资助：中央高校基本科研基金项目（3122020026）