本发明提供一种基于自动多微分学习深度网络的航空发动机寿命预测方法，具体步骤为：采集待预测航空发动机多维退化参数获得采集数据；采用滑动窗口对采集数据进行分割获得预处理数据；构建包括MBCNN模型、MCBLSTM模型、全连接层FC1、回归层的航空发动机剩余寿命预测模型；将预处理数据作为MBCNN模型的输入数据，提取MBCNN模型的输出，将MBCNN模型的输出及递归数据作为MCBLSTM模型的输入数据，提取MCBLSTM模型的输出；将MCBLSTM模型的输出作为全连接层FC1的输入，得到全连接层FC1的输出，将输入回归层中进行预测的剩余寿命的预测。本申请通过ADLDNN模型对特征自动筛选并于差异化学习相结合，提高了寿命预测的准确性和泛化能力。
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“基于自动多微分学习深度网络的航空发动机寿命预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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