一种基于任务增量元学习的小样本下剩余寿命预测方法

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一种基于任务增量元学习的小样本下剩余寿命预测方法
申请号:CN202411558395
申请日期:2024-11-04
公开号:CN119416174B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于任务增量元学习的小样本下剩余寿命预测方法,包括以下步骤:获取飞机发动机的多元传感器失效信号和实际剩余寿命,并对信号进行预处理和选择;构建对偶网络,包括一个元网络和一个辅助网络,其中,元网络将每台设备的传感器数据到剩余寿命的映射视为一个回归任务,利用元学习实现自动地学习每台设备的任务特有模型;辅助网络给未失效设备的无标签样本生成伪标签;基于已失效设备的带标签数据与未失效设备的无标签数据以任务增量训练算法训练对偶网络;利用辅助网络预测测试设备样本的伪标签,元网络基于伪标签支持集更新至任务特有模型,利用任务特有模型预测测试设备的剩余寿命。与现有技术相比,本发明能够实现少量失效样本下的剩余寿命精准预测。
技术关键词
剩余寿命预测方法 标签 样本 特征提取器 测试设备 网络 训练算法 校准算法 参数 多元传感器 飞机发动机 数据 退化特征 粒子 蒙特卡洛