【摘 要】
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涡轮发动机系统工况复杂,经常在极端环境下工作,容易发生故障造成不可挽回的损失。通过建立物理模型的方法来进行寿命预测不仅建模困难、适用性不好,而且十分依赖先验知识。为建立适用于高维度特征的发动机剩余寿命预测模型,以及更加合理的对发动机的剩余寿命进行预测,使用改进后的梯度提升决策树(GBDT)和进行归一化处理后的涡轮发动机性能数据进行实验。在通用数据集上开展测试比较,结果表明改进GBDT模型适用于不同工况下涡轮发动机的剩余使用寿命预测,预测效果优于现有支持向量回归(SVR)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆
【机 构】
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哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51779050),黑龙江省自然科学基金(F2016022)。
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涡轮发动机系统工况复杂,经常在极端环境下工作,容易发生故障造成不可挽回的损失。通过建立物理模型的方法来进行寿命预测不仅建模困难、适用性不好,而且十分依赖先验知识。为建立适用于高维度特征的发动机剩余寿命预测模型,以及更加合理的对发动机的剩余寿命进行预测,使用改进后的梯度提升决策树(GBDT)和进行归一化处理后的涡轮发动机性能数据进行实验。在通用数据集上开展测试比较,结果表明改进GBDT模型适用于不同工况下涡轮发动机的剩余使用寿命预测,预测效果优于现有支持向量回归(SVR)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆
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