作者：李京峰,陈云翔,项华春,蔡忠义 单位：中国航天科工防御技术研究院;中国宇航学会;中国系统工程学会 出版：《系统工程与电子技术》2020年第07期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXTYD2020070290 DOC编号：DOCXTYD2020070299 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对航空发动机剩余寿命(remaining useful life，RUL)预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题，提出一种融合长短时记忆(long short-term memory，LSTM)网络和深度置信网络(deep belief network，DBN)的RUL预测方法。首先，利用LSTM分别对单一传感器进行时间序列预测。其次，将预测结果整合输入到DBN进行健康指标提取。再次，结合健康指标预测曲线和失效阈值得到RUL预测结果。最后，利用商用模块化航空推进系统仿真数据集开展实验，并与已有方法进行对比分析，验证了该方法的可行性和有效性。

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