基于时空特征融合的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法

一种基于时空特征融合的发动机剩余使用寿命预测方法，首先获取到原始的随时间变化的传感器数据，通过数据选择及归一化处理后得到特征数据，将特征数据分别输入到一维全卷积层神经网络和LSTM神经网络中，利用一维全卷积层神经网络实现数据集空间特征信息的提取，利用LSTM神经网络实现数据集时间序列特征信息的提取，得到该两类特征后，采用时空特征融合算法，对其进行特征融合，再将融合特征输入到最大池化的一维卷积神经网络进行特征二次提取，实现涡扇发动机的剩余使用寿命预测。本发明采用时空特征融合的多神经网络组合模型进行剩余使用寿命预测，提高了预测精度。