• 专利申请
    2021-09-09
  • 公布公告
    2023-06-06
  • 授权日期
    2023-06-06
  • 终止
    2033-06-03
基于双通道长短时记忆网络的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法
基于双通道长短时记忆网络的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法
* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。 有效专利
CN202111053571.8 2021-09-09 G06F30/15 {{ classMap["G06F30/15"] }}
湖南工业大学 查看申请人名下所有专利
湖南省株洲市天元区泰山西路88号
专利分类项目

G06F30/15 :

G06F30/27 :

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

G06Q10/04 : 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”

G06F18/214 :

G06N3/0464 :

G06N3/045 :

G06N3/0442 :

G06F119/04 :

专利注册信息
初审公告期号 2021-09-09 初审公告日期 2023-06-06
注册公告期号 2023-06-06 注册公告日期 2023-06-06
专用权期限 2023-06-06 - 2033-06-03 专利类型 发明授权
代理组织机构 广州市红荔专利代理有限公司 查看该机构代理的所有专利
专利介绍
基于双通道长短时记忆神经网络的涡轮发动机剩余使用寿命预测方法，首先测量监测发动机状态的传感器数据指标的可变性，获取具有可变性的传感器数据指标，然后利用双通道长短时记忆神经网络处理数据指标和数据指标的差值，并设计一种卷积神经网络模块提取长短时记忆神经网络序列输出结果的局部时间特征，之后，将局部时间特征用于两层全连接神经网络的输入，预测发动机的剩余使用寿命，最后，使用上一个时刻的预测值作为一个对当前时刻预测结果的缓冲，平滑校准当前的预测值。本发明有效降低了故障噪声的干扰，提高了长短时记忆神经网络处理时间序列的能力，并最终提升了拟合剩余使用寿命的精确度。
法律进度

  • 2023-06-06 授权 ...

  • 2021-12-17 实质审查的生效 IPC(主分类): G06F 30/15 专利申请号: 202111053571.8 申请日: 2021.09 ...

  • 2021-11-30 公开 ...

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