新手案例：基于卷积神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法
简介
本资源文件提供了一个基于卷积神经网络（CNN）的航空发动机剩余寿命预测方法的案例。该案例旨在帮助新手理解如何利用深度学习技术进行航空发动机的剩余寿命预测。
内容概述
- 数据预处理：
- 使用NASA提供的涡扇发动机退化数据集进行数据预处理。
- 构建训练样本和测试样本。
- 卷积神经网络模型搭建：
- 搭建卷积神经网络模型，并利用训练数据进行模型训练。
- 采用已训练的神经网络模型预测测试样本的剩余使用寿命。
- 结果分析：
- 通过RMSE（均方根误差）评估网络的预测效果。
- 展示测试集的RSME偏差分布直方图和某个案例的RUL预测结果图。
技术路线
- 数据预处理：
- 读取航空发动机的退化数据集，并进行数据预处理操作。
- 整理训练样本和测试样本。
- 模型训练：
- 搭建卷积神经网络模型，并利用训练数据训练神经网络模型。
- 模型评估：
- 采用已训练的神经网络模型预测测试样本的剩余使用寿命。
- 使用RMSE评估网络的预测效果。
结果展示
- RSME偏差分布直方图：展示了CNN网络模型对航空发动机的RUL预测偏差主要分布为10至15之间。
- RUL预测结果图：展示了随着RUL的逐渐降低，预测的RUL曲线逐渐逼近真实的RUL曲线，验证了CNN网络的可行性。
总结
本案例展示了卷积神经网络在航空发动机剩余寿命预测中的可行性，但网络模型仍有待进一步的优化和改进。代码采用了Matlab 2023a进行运行，欢迎大家测试和提出问题。