- 专利标题: 一种基于图卷积网络和无监督域自适应的航空发动机剩余使用寿命预测方法
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申请号: CN202111362020.X申请日: 2021-11-17
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公开(公告)号: CN114048546B公开(公告)日: 2024-04-23
- 发明人: 覃振权 , 李东升 , 卢炳先 , 王雷 , 朱明 , 孙伟峰
- 申请人: 大连理工大学
- 申请人地址: 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
- 专利权人: 大连理工大学
- 当前专利权人: 大连理工大学
- 当前专利权人地址: 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
- 代理机构: 辽宁鸿文知识产权代理有限公司
- 代理商 苗青
- 主分类号: G06F30/15
- IPC分类号: G06F30/15 ; G06F30/17 ; G06F30/27 ; G06N3/042 ; G06N3/0464 ; G06N3/088 ; G06F119/02
摘要:
本发明属于航空发动机的剩余寿命预测领域,提出一种基于图卷积网络和无监督域自适应的航空发动机剩余使用寿命预测方法,首先对有标签的源域航空发动机传感器数据和没有标签的目标域航空发动机传感器数据进行预处理;其次,通过最大信息系数算法对不同传感器数据之间的相关性进行计算,获得航空发动机传感器数据的图数据集;然后,使用基于门控循环单元和改进的图卷积网络来提取传感器数据的局部特征和公共结构全局特征,并将特征进行融合;最后,通过设计的目标函数对模型参数进行更新,来训练获取域不变特征,对无标签的目标域航空发动机传感器数据的剩余使用寿命标签进行高准确度预测。本发明提高了航空发动机的无监督跨域预测准确性。
公开/授权文献
- CN114048546A 一种基于图卷积网络和无监督域自适应的航空发动机剩余使用寿命预测方法 公开/授权日:2022-02-15