本发明涉及一种基于多模式深度神经网络的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，包括：构建基于DNN的失效模式识别与寿命预测模型，以传感器测量值作为输入，输出预测的失效模式和响应变量；基于EM反向传播算法对失效模式识别与寿命预测模型进行训练，所述EM反向传播算法包括E步骤和M步骤，重复E步骤和M步骤进行模型参数的迭代更新，直至损失函数收敛，完成训练，其中，所述E步骤通过计算组件处于不同失效模式下的概率向量的后验分布概率，确定对数似然期望，所述M步骤基于对数似然期望构建损失函数，并基于反向传播算法更新模型参数；基于训练完成的失效模式识别与寿命预测模型进行预测。与现有技术相比，本发明具有识别精确度高等优点。
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“飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法” 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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