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🔥 内容介绍
一、航空发动机寿命预测的重要性
航空发动机作为飞机的核心部件，其运行状态直接关系到飞行安全与成本。准确预测航空发动机的剩余使用寿命（RUL）具有至关重要的意义：
- 飞行安全保障：提前知晓发动机的剩余寿命，航空公司能够合理安排维修与更换计划，避免发动机在飞行过程中突发故障，从而保障乘客与机组人员的生命安全。例如，若发动机在飞行途中关键部件失效，可能导致飞机失去动力，引发严重的飞行事故。
- 成本控制：通过精准的寿命预测，航空公司可以优化维修策略。避免过度维修造成的资源浪费，同时防止因维修不及时导致发动机严重损坏，降低维修成本。比如，不必要的频繁维修不仅增加了人力和物力成本，还可能因多次拆卸对发动机造成额外损伤。
二、C - MAPSS 数据集
- 数据集介绍：C - MAPSS（Commercial Modular Aero - Propulsion System Simulation）是用于航空发动机性能模拟与寿命预测研究的重要数据集。它包含了多个模拟的航空发动机运行过程数据，这些数据模拟了发动机在不同工况和故障发展阶段的运行状况。
- 数据构成：数据集涵盖了发动机的各种传感器测量值，如温度、压力、振动等参数，以及发动机的运行设置参数，如风扇速度、节流阀位置等。每个发动机单元都有其对应的运行数据序列，从初始状态开始，一直到模拟的故障发生或发动机性能退化到一定程度。通过对这些数据的分析，可以挖掘发动机性能变化与故障发展的规律，为寿命预测提供数据支持。
三、SE - ResNet 网络原理
ResNet（残差网络）
- 深度神经网络的梯度消失问题：在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中会逐渐减小，导致靠近输入层的神经元难以更新权重，即出现梯度消失问题。这使得深层网络难以训练，模型性能无法随着网络深度的增加而提升。
SE（Squeeze - Excitation）模块
- 通道注意力机制：SE 模块的主要作用是引入通道注意力机制，以提升网络对不同通道特征的自适应权重分配能力。在图像或序列数据中，不同通道（特征维度）包含的信息重要程度不同。SE 模块通过对全局特征的聚合，学习到各个通道之间的依赖关系，为不同通道生成权重系数，增强重要通道的特征表达，抑制不重要通道的特征。
- 实现过程：SE 模块首先对输入特征进行全局平均池化，将每个通道的二维特征压缩成一个数值，得到通道描述符。然后通过两个全连接层对通道描述符进行非线性变换，生成通道注意力权重。最后将权重与原始输入特征相乘，实现对通道特征的自适应调整。
SE - ResNet 结合
将 SE 模块融入 ResNet 网络中，形成 SE - ResNet。在 ResNet 的残差结构基础上，SE - ResNet 通过 SE 模块对每个残差块输出的特征进行通道注意力调整。这样，网络不仅能够利用 ResNet 的优势解决梯度消失问题，学习深层特征，还能借助 SE 模块的通道注意力机制，更有效地提取与发动机寿命相关的关键特征，从而提高发动机寿命预测的准确性。
⛳️ 运行结果
