【摘 要】
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针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。该方法利用所提出的交叉熵增长因子规整发动机修前多
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1533202);民航科技项目重大专项(MHRD20150104);山东省自主创新及成果转化专项(2014CGZH1101)~~
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针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。该方法利用所提出的交叉熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,该方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8.3%。
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