شبكة عصبية متعمقة متراكبة لتنبؤ العمر المفيد المتبقي لمحرك التوربو فان

يقدم هذا البحث التقنيات والمنهجيات القائمة على البيانات المستخدمة لتنبؤ العمر المفيد المتبقي (RUL) لأسطول من محركات الطائرات التي يمكن أن تتعرض لعطلات متنوعة. تعتمد الحلول المقترحة على شبكتين عصبيتين عميقتين متوازيتين (Deep Convolutional Neural Networks - DCNN) في مستويين. يستخدم المستوى الأول من الشبكة العصبية العميقة استخراج متجه خصائص ذو بُعد منخفض باستخدام البيانات الخام المُعَمَّرة كمدخل. أما المستوى الثاني من الشبكة العصبية العميقة فيتلقى قائمة بمتجهات الخصائص المستخرجة من الشبكة الأولى ويقدِّر العمر المفيد المتبقي (RUL). تم إجراء اختيار النموذج باستخدام التحسين البيزي مع نهج التحقق عن طريق الاستناد العشوائي المتكرر. حازت المنهجية المقترحة على المركز الثالث في تحدي بيانات مؤتمر PHM لعام 2021.注释：- "Remaining Useful Life" 翻译为 "العمر المفيد المتبقي" (RUL)- "Deep Convolutional Neural Networks" 翻译为 "الشبكات العصبية العميقة المتلافهة" (DCNN)- "PHM Conference" 翻译为 "مؤتمر PHM"，保留英文缩写以确保信息完整。