基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构 |
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引用本文: | 张红梅,武江南,赵永梅,曾航,李全根.基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构[J].北京航空航天大学学报,2024(1):39-47. |
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作者姓名: | 张红梅 武江南 赵永梅 曾航 李全根 |
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作者单位: | 空军工程大学装备管理与无人机工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(62002381); |
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摘 要: | 针对航空发动机传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络,并根据TSVT的特性,计算了传感器之间的相关性,选取传感器截面作为重构精度最佳的数据输入方向,使用交替乘子法实现LRTCPTNN算法。选取NASA提供的PHM2008数据集进行实验,对数据集进行标准化,并在重构后进行恢复,将多个时间序列个数相近的发动机传感器数据构建为高维张量的形式,设置2种传感器的数据缺失场景进行实验,结果表明:重构后数据的均方根误差和平均绝对百分比误差范围分别为2.10~13.13和0.32~1.49,LRTC-PTNN模型优于现有的基线模型,且在极端情况下有较强的鲁棒性。
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关 键 词: | 航空发动机 数据缺失 张量 截断p-shrinkage范数 交替乘子法 |
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