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公开(公告)号:CN118484697A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410432063.8
申请日:2024-04-11
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G01M15/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了融合空间和时间特征的航空发动机气路性能异常检测方法,包括以下步骤:S1.数据采集;S2.针对航空发动机气路性能异常检测问题进行建模;S3.建立融合空间与时间特征的排气温度(EGT)异常检测模型;S4.进行基于GCN的空间特征提取;S5.进行基于门控时间卷积神经网络的时间特征提取;S6.改进Informer预测模型;本发明在Informer编码器引入BiLSTM模块,增强了退化特征图的局部依赖性,Probesparse自注意机制实现了对特征矩阵中主要特征的自适应区分和选择,提高了预测的精度,使用大量真实世界的航班数据来训练和验证所提出的方法,所提出的模型解决了航空发动机仿真数据不真实、实验数据不完整的问题。