[发明专利]基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的剩余寿命预测方法

权利要求书

1.基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的剩余寿命预测方法，其特征在于，它包括下述步骤：

步骤一、训练阶段，建立Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型，根据已知的输入单元u(n)和已知的输出单元y(n-1)，采用Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型的内部处理单元的更新方程和Kalman滤波求得输出权值矩阵W^out，

输入单元u(k)为ESN的涡轮发动机的数学模型的一组数据集，该组数据集包含100个涡轮发动机的数据单元，所述的100个涡轮发动机均属于同一生产批次，且100个涡轮发动机在开始试验之前的初始剩余寿命不同，

每一个数据单元中的一个元素对应24维数据，该24维数据中的3维数据表示涡轮发动机操作条件数据，剩余的21维表示传感器采集的涡轮发动机状态数据，

步骤二、在测试阶段，被测涡轮发动机在正常运行时，通过传感器测量获得涡轮发动机的24维数据作为输入单元的数据集；结合步骤一训练后的Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型的输出单元和输出权值矩阵W^out，采用训练后的Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型的输出单元的方程求得待测ESN的涡轮发动机的剩余寿命预测值。

2.根据权利要求1所述的基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤一所述的ESN的涡轮发动机的数学模型的内部处理单元的更新方程为：

x(n)=f(Wⁱⁿu(n)+Wx(n-1)+W^backy(n-1))         （1）

其中，n=0，…t₀...，t，n表示时刻，t₀表示初始截断时刻；t表示涡轮发动机失效的前一时刻；f＝(f₁,…，f_L)是内部处理单元的激活函数，该激活函数为双曲正切tanh函数；是N×L维的输入权值矩阵；W=(w_ij)是N×N维的内部连接权值矩阵；是N×M维的反馈权值矩阵，且W^back=0；i表示第i行、j表示第j列；内部处理单元x(n)为N维矩阵；输入单元u(n)为L维向量，表示涡轮发动机的状态监测数据；输出单元y(n-1)为M维向量，表示已知的涡轮发动机的剩余寿命。