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退化建模和剩余使用寿命 (RUL) 预测对于航空发动机的预测和健康管理至关重要。虽然已经引入了基于模型的方法来预测航空发动机的 RUL，但很少有关于使用新型数据驱动预测建模方法估计航空发动机 RUL 的研究报道。本研究的目的是介绍一种基于集成学习的预测方法来建模由于磨损而导致的指数退化过程以及预测航空发动机的 RUL。集成学习算法结合了多个基学习器，包括随机森林 (RF)、分类和回归树 (CART)、循环神经网络 (RNN)、自回归 (AR) 模型、基于自适应网络的模糊推理系统 (ANFIS)、相关向量机 (RVM) 和弹性网络 (EN)，以实现更好的预测性能。粒子群优化 (PSO) 和顺序二次优化 (SQP) 方法用于确定分配给基学习器的最佳权重。在商用模块化航空推进系统仿真 (C-MAPSS) 工具生成的数据上演示了由集成学习算法训练的预测模型。实验结果表明，集成学习算法可以非常稳健地预测飞机发动机的 RUL，并且优于文献中报道的其他预测方法。[DOI：10.1115/1.4041674]
退化建模和剩余使用寿命预测...
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