公开(公告)号：CN114818116A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210334726.3

申请日：2022-03-31

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王迪 ,  王昱晖 ,  王秋歌 ,  孟圆

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种基于联合学习的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，包括以下步骤：获取飞机发动机的传感器信号，根据工程中的经验失效模型和特征提取方法，从所述传感器信号中提取飞机发动机的失效特征，将该失效特征载入预先建立并训练好的深度学习网络的联合学习模型中，获取不同失效模式的概率和基于不同失效模式的剩余寿命分布，得到最终的失效模式识别结果和剩余寿命预测结果。与现有技术相比，本发明具有模型的准确性较高，大大减少了计算时间，可以巧妙地捕捉剩余寿命与失效模式之间的复杂关系等优点。

公开(公告)号：CN114818116B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202210334726.3

申请日：2022-03-31

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王迪 ,  王昱晖 ,  王秋歌 ,  孟圆

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种基于联合学习的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，包括以下步骤：获取飞机发动机的传感器信号，根据工程中的经验失效模型和特征提取方法，从所述传感器信号中提取飞机发动机的失效特征，将该失效特征载入预先建立并训练好的深度学习网络的联合学习模型中，获取不同失效模式的概率和基于不同失效模式的剩余寿命分布，得到最终的失效模式识别结果和剩余寿命预测结果。与现有技术相比，本发明具有模型的准确性较高，大大减少了计算时间，可以巧妙地捕捉剩余寿命与失效模式之间的复杂关系等优点。