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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明涉及基于深度学习分位数回归的发动机故障维修策略生成方法，包括：取发动机的运行数据，基于变分自编码器从所述运行数据中提取低维特征；利用门控循环单元结合分位数回归与核密度估计技术构建发动机故障概率预测模型，将提取的低维特征输送该模型中，计算在役发动机故障时间的概率密度；通过在役发动机的故障时间概率密度制定备件替换成本函数和备件订购成本函数；通过最小化两个成本函数确定发动机备件最优订购时间和最优替换时间。本发明通过设计集成模型能够实现发动机故障时间的概率预测，与现有几种预测维修方法相比，本发明方法在提高预测精度和降低维修成本方面具有一定的竞争力，并且该预测维修策略能够很好适应成本变化。
主权项：1.基于深度学习分位数回归的发动机故障维修策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取发动机的运行数据，基于变分自编码器VAE从所述运行数据中提取低维特征；S2、利用门控循环单元GRU结合分位数回归QR与核密度估计技术KDE构建发动机故障概率预测模型，将提取的低维特征输送该模型中，计算在役发动机故障时间的概率密度；S3、通过获得的在役发动机的故障时间概率密度制定备件替换成本函数RCF和备件订购成本函数OCF；S4、通过最小化两个成本函数确定发动机备件最优订购时间和最优替换时间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 基于深度学习分位数回归的发动机故障维修策略生成方法
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