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数字双驱动航空发动机智能预测维修( Digital twin–driven aero-engine intelligent predictive maintenance )
M Xiong H Wang Q Fu Y Xu
航空发动机是飞机最重要的部件之一。维修的发展经历了从“事后维修”、“预防性维修”向“预见性维修”的过渡，未来的发展方向是精准维修，旨在实现保障运营安全、降低运营成本的协同优化目标。为提高发动机预知维修的效果，研究了数字孪生(DT)驱动的航空发动机预知维修框架，挖掘了隐式数字孪生(IDT)模型。通过对虚拟和现实数据资产的一致性评价，验证了模型的有效性。将深度学习方法的数据驱动与LSTM模型相结合，并以某航空发动机为例，可以说明该方法是有效的。实验结果表明，当用于模型训练的数据集为80%时，模型预测具有较高的精度，航空发动机RUL预测的RMSE为13.12，优于其它实验方案。
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