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    航空發動機剩余壽命預測方法

    1121   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 09:00:22
    一種航空發動機剩余壽命預測方法，涉及航空發動機。1：獲取航空發動機歷史失效數據，數據預處理，構造用于DCNN訓練的標準訓練集以及測試集；2：構建深度卷積神經網絡，設置懲罰函數，加大滯后預測的懲罰權重，從噪聲數據中提取更有代表性的深層特征；3：將步驟2中構建的DCNN中平鋪層的數據提取出來，作為LightGBM算法的輸入，完成后續預測過程，并用評估指標對預測結果進行評估。利用DCNN提取原始數據深層特征，同時增加滯后預測的懲罰，拋棄傳統全連接層改用更強大的分類器LightGBM對提取出的特征進行預測。在保證訓練時間幾乎不增加的前提下，大幅提高預測準確率，為航空發動機剩余壽命預測提供可靠支持。
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