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雙向LSTM神經網絡的航空發動機故障預測

曾慧潔; 郭建勝 空軍工程大學大學裝備管理與無人機工程學院; 西安710051

關鍵詞:故障預測 時間序列 雙向lstm神經網絡 

摘要:準確的航空發動機故障預測能夠為維修決策提供依據,提高裝備完好率,避免災難性故障并最小化經濟損失。根據航空發動機傳感器數據特點,提出一種基于雙向長短期記憶(LSTM)神經網絡的故障預測方法,建立故障預測模型,包括數據預處理、網絡模型設計、訓練與測試,得到在多種工作條件和故障下具有較強泛化能力的神經網絡預測模型。使用C-MAPSS數據集對模型進行仿真驗證,所提出的雙向LSTM故障預測模型通過與RNN、GRU、LSTM時間序列模型對比,誤差下降33.58%,得到更高的預測精度,非對稱評分下降71.22%,具有更好的適應性。

空軍工程大學學報雜志要求:

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{3}文稿引文務須準確,采用順序編碼制,在引文處按論文中引用文獻出現先后阿拉伯數字連續編碼,序號外加方括號。

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