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航空发动机是飞机最重要的部件之一,在飞机飞行发生的故障中发动机故障占相当大的比例,且一旦发生故障会致命。航空发动机中各传感器的数据曲线反应了当前该发动机是否处于正常的工作状态。因此,通过有效的手段监控航空发动机传感器数据变化趋势对飞机飞行安全有着重大的意义。
由于航空发动机传感器数据属于时序数据,因此对于航空发动机传感器数据的预测可以看作是时序数据预测。传统的时间序列预测模型主要为线性模型,如AR(autoregressive)、MR(moving average)、ARMA(autoregressive moving average)、ARIMA(autoregressive integrated moving average)等[1-8],针对平稳时间序列预测有着较好的效果。但大部分数据如股市数据、水文数据或者航空发动机传感器数据都具有非线性特征,传统的线性预测很难得到较好的预测结果。神经网络和自适应算法等非线性模型的提出解决了此问题[9-20]。其中通过基于深度学习构建神经网络模型因其自身强大的特征提取能力和自我学习能力,对具有非线性特征的时间序列数据的预测有着良好的效果。文献[21]提出了基于LSTM的预测模型,对有明显的非线性和不确定性波动的PM2.5浓度进行了预测。文献[22]提出了一种基于注意力机制的CNN(convolutional neural networks)和LSTM(long short-term memory)的联合模型,在真实的热电联产供热时序数据上进行预测,相较于传统的时序预测模型得到了更为精确的预测结果。
本文就发动机高压压气机转子转速(N2)、发动机燃烧室燃油喷嘴压力(Ptk)、发动机涡轮后温度(Tt6)等航空发动机主要传感器数据,使用滑动窗口算法构建数据集并对其进行标准化,并提出了一种基于Seq2Seq的面向航空发动机多传感器预测神经网络模型(aeroengine multi-sensor data prediction neural network, AMSDPNN)。Seq2Seq模型是基于编解码器架构的常用于时序数据预测的神经网络模型,其隐藏层可以由CNN、RNN(recurrent neural networks)、LSTM等构成,本文采用LSTM,最终以0.1%左右的均方误差实现了对多个传感器数据的预测。
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本文针对航空发动机多传感器数据预测多维多步预测问题,提出了一种基于Seq2Seq的多传感器数据预测神经网络模型(AMSDPNN),实现了航空发动机多传感器数据的提前预测。模型的总体结构如图3所示。
将奥卡姆剃刀原理延伸到深度学习模型的构建上,选择适当复杂程度的模型能有效地防止过拟合,得到满意的效果。基于本文模型的Encoder和Decoder模型都由一层LSTM层构成,其中间结果为编码器中最后一个LSTM单元的输出向量,而解码器的输入则都为该中间输出向量,且解码器的输出能够根据需求输出对应时间步大小的矩阵向量,最后通过一层全连接层得到与需求输出相对应的特征个数的预测序列数据。
而在模型的激活函数选择上并没有使用如Relu、Sigmoid、Tanh等激活函数,而是直接输出值。这是因为首先在LSTM层中本身默认使用了Tanh函数进行最后输出的激活,因此并没有再次使用Tanh函数和与之类似的Sigmoid函数;Relu函数本身常用于避免深度神经网络训练中经常出现的梯度消失问题,而本文模型是属于浅层神经网络,故没有采用。
关于损失函数的选择上则采用均方误差函数MSE。这里假设预测的序列数据为
$ {{y}}_{{p}} $ ,与之对应的真实数据为$ {{y}}_{{i}} $ 。此时损失函数L的表达式为:$$ {L = \frac{1}{N}\sum\limits_i {{{\left( {{y_p} - {y_i}} \right)}^2}} }$$ (1) 选择AMSDPNN模型来搭建时序预测模型,相较于传统的基于LSTM的时序预测模型有两点优势:1) 基于编解码器结构的Seq2Seq模型输入和输出都是序列且长度可变,而传统的LSTM模型通常需要将输出的矩阵向量经过一系列的矩阵变换才能做到;2)1.2节提到的解码器工作时每个LSTM单元里都会带入编码器输出的编码向量,其编码向量可以看作是包含了输入序列全部语义的语义向量,能够在解码器生成预测序列时充分吸纳上一序列的语义信息,得到更好的预测结果。
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本文实验所使用的操作系统为Windows10,CPU为i7-6700K,主频4 GHZ,GPU型号GTX 1060,显存6 GB,电脑内存16 GB。主要采用的编程语言为Python3.6,神经网络结构的搭建选用Keras2.2.3。
在数据集方面,本文以多型涡扇发动机在空中惯性起动、空中风车起动、进气畸变条件下的地面起动,及起动失速/喘振等12个不同场景下,约30万条故障数据作为本文模型的训练及测试数据。
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模型采用的训练方法是基于批次的梯度下降法,批量大小根据整个数据集的规模而定,整个试验采用Python的第三方工具库Matplotlib对整个训练过程进行可视化。
使用梯度下降法时,根据训练效果来控制学习速率是模型能否训练成功的关键。本文选取了Adadelta、Adam、Adagrad、RMSprop这4种优化算法进行比较,每个优化算法在整个训练过程中的Loss曲线如图4所示。
从图4可以看到,相较于其余3个优化算法,Adam优化效果最好,其损失函数Loss能降至0.01左右,且收敛过程也较为稳定,故在模型搭建时,选择Adam作为模型的优化函数。
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模型训练完成后,某发动机发生喘振时多个传感器的真实数据曲线以及预测数据曲线对比如图5所示。
为了对模型的最终效果进行整体评估。本文以均方差MSE作为评估指标,将本文模型AMSDPNN与其他神经网络CNN、RNN、LSTM的测试结果对比,结果如表1所示。
表 1 各个算法的数据预测误差对比
模型 AMSDPNN LSTM CNN RNN 误差 1.0×10−3 1.4×10−3 1.5×10−3 1.8×10−3 由表1的实验结果可知,AMSDPNN模型相较其他3个模型,其预测误差更小,说明使用基于Seq2Seq的AMSDPNN模型数据预测效果更好。
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本文模型的最终目标是能够预测发动机多传感器的未来数据。因此需要通过模型的单次预测耗时计算出可以预测多长时间之后的数据。经实验得到模型单次数据预测的耗时平均约为80 ms,由于预测序列的时间跨度达到了400 ms,因此经过计算模型可以提前预测320 ms后发动机的传感器数据,如图6所示。
Design and Implementation of Parallel Prediction Model for Aeroengine Multi-Sensor
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摘要: 为了准确预测航空发动机工作时传感器数据的变化趋势,有效监控航空发动机的工作状态,该文就发动机高压压气机转子转速、燃烧室燃油喷嘴压力、涡轮后温度等数个航空发动机主要传感器数据,使用滑动窗口算法截取子序列构建数据集并对其进行标准化。提出了一种基于Seq2Seq的面向航空发动机多传感器数据预测神经网络模型(AMSDPNN),并对该网络进行优化,最终实现了对航空发动机多传感器数据的预测。实验表明,相较于其他传统数据预测模型,该模型有着更好的预测效果,其均方误差值为0.1%,同时提前320 ms实现了对航空发动机传感器数据的预测。Abstract: In order to accurately predict the changing trend of sensor data when the aeroengine is operating, and to effectively monitor the working status of the aeroengine, the sliding window algorithm is used to intercept the subsequences to construct the time series data set and standardize them based on the data of several main aeroengine sensors: engine high pressure compressor rotor speed (N2), combustion chamber fuel nozzle pressure (Ptk), turbine temperature (Tt6) and so on. Then we propose a multi-sensor data prediction model of aeroengine based on Seq2Seq which is called AMSDPNN (aeroengine multi-sensor data prediction neural network) and optimizes this neural network model to realize the prediction of aeroengine multi-sensor data. The experimental results show that this model has better prediction results than other traditional data prediction models and the mean square error (MSE) is 0.1%. And the prediction of aeroengine sensor data is advanced by 320ms.
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Key words:
- data standardization /
- LSTM /
- Seq2Seq /
- sliding window /
- timing data prediction
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表 1 各个算法的数据预测误差对比
模型 AMSDPNN LSTM CNN RNN 误差 1.0×10−3 1.4×10−3 1.5×10−3 1.8×10−3 -
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