【摘 要】
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作为飞机的动力来源和核心部件,航空发动机的健康与否会对飞机正常飞行造成极大影响。由于航空发动机工作环境恶劣,系统结构复杂,因而容易生成各类故障。为了预防和避免灾难性事故的发生,应针对发动机性能进行科学分析与建模,及时准确地预测出当前时刻下发动机的剩余使用寿命,评估其健康状况。本文将从数据驱动的角度出发,通过构造融合神经网络模型,挖掘出发动机状态监测数据与剩余使用寿命之间的深层关系,实现对剩余使用寿
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作为飞机的动力来源和核心部件,航空发动机的健康与否会对飞机正常飞行造成极大影响。由于航空发动机工作环境恶劣,系统结构复杂,因而容易生成各类故障。为了预防和避免灾难性事故的发生,应针对发动机性能进行科学分析与建模,及时准确地预测出当前时刻下发动机的剩余使用寿命,评估其健康状况。本文将从数据驱动的角度出发,通过构造融合神经网络模型,挖掘出发动机状态监测数据与剩余使用寿命之间的深层关系,实现对剩余使用寿命的精确预测和故障等级的评定,为后续故障维护策略的制定提供参考。采用的数据集是NASA数据库中涡扇发动机退化模拟数据集,该数据集是在模拟高压压气机出现故障情况下得到的状态监测数据。考虑到原始数据存在噪声问题,且各特征参数量纲不同,首先采用Savitzky-Golay卷积平滑算法对其进行去噪平滑,然后再进行归一化处理。由于数据集中故障发生时刻未知,为得到故障条件下状态监测数据,使用线性回归模型构建健康指数,根据健康指数实现对数据样本的缩减。所提模型包括特征筛选模块和余寿预测模块。针对当前数据特征维度过高的问题,采用改进的随机森林算法构建特征筛选模块。通过对特征重要度的计算以及重要度阈值的设立,实现对特征的筛选,有效降低特征维度。为了最大限度挖掘监测数据与发动机余寿之间的深层关系,同时也为了避免模型训练过程出现梯度爆炸与消失的现象,利用了多层门控循环单元与自注意力机制构建预测模块。为了进一步提升模型的预测精度,采用了BOHB算法进行参数寻优,并详细介绍了模型的训练过程。将训练完成的模型与其余模型进行实验对比,结果证实了RF-DGRU-SA模型在发动机剩余使用寿命预测方面表现优越。最后,利用RF-DGRU-SA模型预测出的剩余使用寿命对航空发动机划定故障等级,并利用FMEA方法对故障等级较高的发动机进行分析,获知故障原因与影响,进而制定合理的发动机健康管理方案。
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