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龙图腾网恭喜中国民航大学申请的专利一种基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114297910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111420929.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法是由郭晓静;贠玉晶;殷宇萱;赵小源设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于航空发动机技术领域，具体地涉及一种基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法。包括：步骤1：对传感器获取的原始传感器数据处理，构建训练样本，训练样本包括训练集和测试集；步骤2：在步骤1构建训练样本基础上，构建LSTM结构模型，作为发动机剩余寿命预测模型；步骤3：将步骤1的测试集输入到步骤2构建的LSTM结构模型，得到预测的RUL值，采用RMSE与Score评价指标对得到的预测RUL值进行评估。本发明提出了SDAE与LSTM的航空发动机寿命预测方法，利用深层编码器无监督特征提取的优势，对发动机传感器信号进行有效特征提取，避免了人工提取特征的低效率以及所带来的预测不确定，并利用LSTM模型处理时序数据的优势进行发动机剩余寿命预测。

本发明授权一种基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进LSTM的航空发动机寿命预测方法，其特征在于：步骤1：对传感器获取的原始传感器数据处理，构建训练样本，训练样本包括训练集和测试集；步骤2：在步骤1构建训练样本基础上，构建LSTM结构模型，作为发动机剩余寿命预测模型；所述步骤2的具体步骤包括：步骤2.1：构建LSTM结构模型；所述步骤2.1，构建双层LSTM结构模型作为发动机剩余寿命预测模型，双层LSTM结构模型的遗忘门、输入门和输出门选择sigmoid激活函数，记为σ，输出范围为[0,1]，代表当前输入信息的重要程度，越接近1表示越重要，在生成候选记忆时，选择tanh激活函数，用于调节流经网络的值，将输出数值始终限制在[-1,1]之间，具体如下，1遗忘门ft＝σWf[ht-1,xt]+bf32输入门it＝σWi[ht-1,xt]+bi4 3输出门ot＝σWo[ht-1,xt]+bo6 ht＝ot⊙tanhCt8其中，W和b分别为模型权值和偏置，xt为输入样本，wf为遗忘门权重，ht-1为t-1时刻隐藏层状态，bf为遗忘门偏置，wi为输入门权重，bi为输入门偏置，h为t时刻隐藏层状态，bc为cell状态偏置，wc为cell状态权重，wo为输出门权重，ot为输出门状态；步骤2.2：将步骤1的测试集输入到SDAE中，通过SDAE编码提取步骤1.5的训练集数据深层特征，对训练集数据进行无监督预训练，通过训练构建得到发动机健康因子HI曲线，表征发动机退化趋势；步骤2.3：对步骤2.2SDAE编码后的时序数据作为LSTM结构模型的输入，以发动机全寿命周期的逆序数作为LSTM结构模型的标签，设置学习率和隐含层神经元个数后进行LSTM结构模型的训练；步骤2.4：计算LSTM结构模型训练的损失，更新LSTM结构模型参数；所述步骤2.4的LSTM模型的损失采用均方差计算： 其中，表示剩余寿命预测值，yi表示剩余寿命真实值，n为样本量；所述步骤2.4的LSTM结构模型参数更新公式如下，对时刻权重和动量因子进行更新：mt＝β1·mt-1+1-β1·gtwt+1＝wt-α·mt10其中，wt为t时刻权重，gt为t时刻梯度，α为初始学习率，mt为一阶动量因子，β1经验值为0.9；步骤3：将步骤1的测试集输入到步骤2构建的LSTM结构模型，得到预测的RUL值，采用RMSE与Score评价指标对得到的预测RUL值进行评估，并评价寿命预测效果；步骤3.1：将步骤1.5的测试集数据输入步骤2.4更新后的LSTM结构模型的输入门，得到预测的RUL值；步骤3.2：使用均方根误差RMSE和Score评分函数对步骤3.1的预测RUL值进行评价；所述步骤3.2的均方根误差RMSE评价方法为， 式中，表示剩余寿命预测值，yi表示剩余寿命真实值，RMSE取值越小，预测效果越好；如果RMSE指标相近时，采用Score评分函数进一步评价，如式12所示，Score越小，预测效果越好； 步骤3.3：采用预测寿命偏离度δ评价寿命预测效果。

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