基于运行剖面对齐的领域自适应剩余使用寿命预测
人工智能
2023-10-16 v2
摘要
有效的故障预测与健康管理（PHM）依赖于剩余使用寿命（RUL）的准确预测。数据驱动的 RUL 预测技术严重依赖可用失效时间轨迹的代表性。因此，当应用于遵循与其训练时不同运行条件的新机队单元数据时，这些方法可能表现不佳。这也被称为领域偏移。领域自适应（DA）方法旨在通过提取领域不变特征来解决领域偏移问题。然而，DA 方法不区分运行的不同阶段，如稳态或瞬态阶段。这可能因不同运行阶段的代表不足或过度而导致错位。本文提出两种基于对抗领域自适应框架的 RUL 预测新 DA 方法，其分别考虑运行剖面的不同阶段。所提方法将源域中运行剖面各阶段的边缘分布与目标域中对应阶段对齐。使用新商用模块化航空推进系统（N-CMAPSS）数据集评估所提方法的有效性，其中在短、中、长三类飞行等级之一运行的风扇发动机子机队被视为独立领域。实验结果表明，与当前最先进 DA 方法相比，所提方法提高了 RUL 预测精度。
引用
@article{arxiv.2302.01704,
title = {Domain Adaptation via Alignment of Operation Profile for Remaining Useful Lifetime Prediction},
author = {Ismail Nejjar and Fabian Geissmann and Mengjie Zhao and Cees Taal and Olga Fink},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01704},
year = {2023}
}
备注
18 pages,11 figures