基于选择性深度神经网络集成的涡扇发动机剩余寿命预测

韩冬阳,林泽宇,郑宇,郑美妹,夏唐斌

Remaining useful life estimation of turbofan engine based on selective ensemble of deep neural networks

Dong-yang HAN,Ze-yu LIN,Yu ZHENG,Mei-mei ZHENG,Tang-bin XIA

表 1 涡扇发动机状态参量描述

Tab.1 Turbine engine condition parameters

物理特性描述 单位 物理特性描述 单位 风扇入口总温度 兰氏度 风扇转换转速 r/min 低压压缩机温度 兰氏度 核心机转换转速 r/min 高压压缩机温度 兰氏度 抽汽焓 − 旁路管道总压强 磅力/平方英寸 需求风扇转速 r/min 高压压缩机压强 磅力/平方英寸 旁通比 − 低压涡轮温度 兰氏度 燃烧室油气比 − 风扇进口压强 磅力/平方英寸 需求风扇转换转速 r/min 物理风扇转速 r/min 高压涡轮冷气流量 磅/s 物理核心机转速 r/min 低压涡轮冷气流量 磅/s 发动机压力比 − 飞行高度 千英尺 高压压缩机静压 磅力/平方英寸 马赫数 − 燃料流量与静压比 秒脉冲数/ （磅力/平方英寸） 节流器角度 （°）