高端装备退化精准寿命预测（PHM 2025 全球冠军）

针对航空发动机在不同飞行阶段中传感器数据差异大、模型容易把剩余寿命估得过长等难题，团队提出了一套能够消除工况变化干扰、重点抑制寿命高估的剩余使用寿命预测方法。该方法在由国际故障预测与健康管理学会（Prognostics and Health Management Society）主办的 2025 年北美故障预测与健康管理大会数据挑战赛（PHM North America 2025 Conference Data Challenge）中，以断层领先的预测精度夺得全球第一。

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   让不同飞行状态的数据“说同一种语言”

   航空发动机在滑行、起飞、巡航等阶段的传感器读数差异很大。系统首先识别并校准这些差异，避免把正常的工况变化误判为设备退化。

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   从海量信号中抓住真正的退化迹象

   模型持续追踪多种传感器的细微变化，尤其关注寿命末期突然加速的异常趋势，从复杂数据中找出最能反映发动机健康状况的关键信号。

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   对危险的“乐观预测”格外严格

   把剩余寿命估得过长可能错过最佳维护时机。因此，模型会重点纠正这类高风险错误，让关键阶段的预测更加准确和安全。

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   先掌握共性规律，再适配少量样本

   系统先从多台发动机的完整运行数据中学习通用的退化规律，再利用目标机型的少量数据快速适配，在样本稀缺的情况下仍保持很高的预测精度，最终支撑团队获得全球冠军。