基于GRU-CNN残差网络模型的航空发动机剩余使用寿命预测方法

    公开(公告)号:CN119378117A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411479629.9

    申请日:2024-10-23

    Abstract: 本发明为基于GRU‑CNN残差网络模型的航空发动机剩余使用寿命预测方法,包括以下内容:获取航空发动机的多源传感数据,并进行预处理以及特征选择处理后获得数据集,将数据集分成训练集、验证集和测试集,确定每个样本的RUL标签;构建GRU‑CNN残差网络模型,GRU‑CNN残差网络模型包括GRU层1、GRU层2、卷积层、池化层和全连接层,数据输入GRU层1,之后进入GRU层2,GRU层2的输出与GRU层1的输入进行残差连接后,再经过维度调整后依次经过卷积层、PReLU激活函数、池化层、展平操作和全连接层,输出预测结果;获得训练好的GRU‑CNN残差网络模型,用于对航空发动机剩余使用寿命进行预测。该方法显著提升模型的训练稳定性和计算效率,能够兼顾准确性和实时性要求。

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