本發(fā)明提供基于改進(jìn)的CNN模型的航空發(fā)動機(jī)剩余壽命預(yù)測方法，屬于故障預(yù)測與健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)領(lǐng)域。首先對航空發(fā)動機(jī)退化特征進(jìn)行一階差分計(jì)算得到(新的)差分特征，并和原始特征一起來表征其退化。接著，通過在并行的CNN網(wǎng)絡(luò)中嵌入SE模塊來增強(qiáng)由卷積運(yùn)算得到的有效特征并抑制無效特征或噪聲的影響，從而提出改進(jìn)的CNN模型。按照退化特征和剩余壽命之間的映射關(guān)系來構(gòu)建樣本的輸入和輸出，并用于訓(xùn)練模型。最后，對于在役航空發(fā)動機(jī)，按照同樣的方式構(gòu)建出測試樣本的輸入，形成測試集并輸入到訓(xùn)練好的預(yù)測模型中，得到在役航空發(fā)動機(jī)的剩余壽命預(yù)測值。本發(fā)明所提出的方法計(jì)算過程簡單有效，且預(yù)測精度很高。