【摘 要】
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针对传统相似性匹配方法容易引入伪相似发动机从而导致预测精度不高的问题，提出一种结合发动机性能退化特点与相似性匹配特点的区间划分改进相似性剩余寿命预测方法。首先，利用堆栈自编码器基于选择的参数构建健康指数；然后根据测试发动机的已知运行循环进行区间划分，利用传统相似性匹配方法进行初步筛选；对于不同区间下的测试发动机，分别使用不确定性修正和退化一致性检验去除初选参考发动机中的异常发动机，得到最终的剩余寿
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费中国民航大学专项（基金号3122021049）； 中国民航大学实验技术创新基金项目（基金号2021CXJJ90）；
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针对传统相似性匹配方法容易引入伪相似发动机从而导致预测精度不高的问题，提出一种结合发动机性能退化特点与相似性匹配特点的区间划分改进相似性剩余寿命预测方法。首先，利用堆栈自编码器基于选择的参数构建健康指数；然后根据测试发动机的已知运行循环进行区间划分，利用传统相似性匹配方法进行初步筛选；对于不同区间下的测试发动机，分别使用不确定性修正和退化一致性检验去除初选参考发动机中的异常发动机，得到最终的剩余寿命预测结果。利用NASA的CMAPSS数据集进行验证，预测精度比当前相似性匹配方法提升了34%，证明了方法的有效性。
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