10.3969/j.issn.1672-9668.2023.03.041
基于LSTM的燃料电池发动机寿命预测
随着工业4.0和数据科学的发展,利用数据对氢燃料电池发动机剩余寿命进行预测,将有利于提前发现发动机性能退化问题,进而及时采取维护保养措施,对发动机安全运行以及延长发动机运行寿命至关重要.传统发动机寿命预测一般基于机理模式的经验判断或者数理统计,但在氢燃料电池发动机这个技术尚不稳定成熟的发展阶段,传统手段无法保证相对较低的误差.本文在不依赖于机理模式的情况下,利用传感器收集的数据,基于神经网络深度学习的模式,构建一种基于数据驱动的长短期记忆神经网络(LSTM)的剩余寿命预测模型,通过机器的训练与学习,分析预测氢燃料电池发动机的寿命衰减情况,为预测性维护提供数据支持.
氢燃料电池发动机、长短期记忆神经网络、寿命预测、预测性维护
TP391;U469.72;TM911.4
2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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125-127
