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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：本发明涉及一种基于联合学习的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，包括以下步骤：获取飞机发动机的传感器信号，根据工程中的经验失效模型和特征提取方法，从所述传感器信号中提取飞机发动机的失效特征，将该失效特征载入预先建立并训练好的深度学习网络的联合学习模型中，获取不同失效模式的概率和基于不同失效模式的剩余寿命分布，得到最终的失效模式识别结果和剩余寿命预测结果。与现有技术相比，本发明具有模型的准确性较高，大大减少了计算时间，可以巧妙地捕捉剩余寿命与失效模式之间的复杂关系等优点。

主权项：1.一种基于联合学习的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取飞机发动机的传感器信号，根据工程中的经验失效模型和特征提取方法，从所述传感器信号中提取飞机发动机的失效特征，将该失效特征载入预先建立并训练好的深度学习网络的联合学习模型中，获取不同失效模式的概率和基于不同失效模式的剩余寿命分布，得到最终的失效模式识别结果和剩余寿命预测结果；所述飞机发动机的传感器信号包括历史飞机发动机的传感器信号和正在使用的飞机发动机的传感器信号；基于混合效应失效模型从正在使用的飞机发动机的传感器信号中计算原始提取特征，通过历史飞机发动机的传感器信号获取总体特征信号，增强所述原始提取特征，得到所述飞机发动机的失效特征；增强后的所述飞机发动机的失效特征的计算表达式为：Xm＝[xm,1,…,xm,J] 式中，l＝{1,…,L}为历史飞机发动机的序号，为第l个历史飞机发动机的第j个传感器信号的原始提取特征，d是确保的常数项,pYm,j|Ψm,jΓm,j＝Ψm,jΓl,j通过以及其噪声项计算，其中，噪声的方差的计算表达式为： wl,j为第l个历史飞机发动机的第j个传感器信号的权重，m为第m个正在使用的飞机发动机，ym,jt为时间t第m个正在使用的飞机发动机的第j个传感器信号，ψTt为时间t下的基函数，ψTt＝[1,t,t2]，Γl,j为第l个历史飞机发动机的第j个传感器信号的随机效应参数的向量，τi表示最后一次观测到信号的时间，Yi,j＝Ψi,jΓi,j+εi,j为yi,jt＝ψTtΓi,j+εi,j的矩阵形式，yi,jt表示时间t第i个正在使用的飞机发动机的第j个传感器信号，εi,j其对应的噪声项。

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权利要求：

百度查询： 上海交通大学 基于联合学习的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法