一种用于预测涡扇发动机剩余使用寿命的堆叠式深度卷积神经网络
人工智能
2021-11-25 v1 机器学习
摘要
本文介绍了用于预测可能发生多种性质故障的航空发动机机队剩余使用寿命 (RUL) 的数据驱动技术和方法。所提出的解决方案基于两个堆叠为两层的深度卷积神经网络 (DCNN)。第一个 DCNN 用于以归一化的原始数据为输入，提取低维特征向量。第二个 DCNN 接收来自前一个 DCNN 的向量列表，并估算 RUL。模型选择通过贝叶斯优化进行，并采用了重复随机子抽样验证方法。所提出的方法在 2021 年 PHM 会议数据挑战赛中获得第三名。
引用
@article{arxiv.2111.12689,
title = {A stacked deep convolutional neural network to predict the remaining useful life of a turbofan engine},
author = {David Solis-Martin and Juan Galan-Paez and Joaquin Borrego-Diaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.12689},
year = {2021}
}