【技术实现步骤摘要】
本申请涉及民用客机中的航空发动机状态评估，更具体地，涉及一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法和装置。
技术介绍
1、随着试飞任务不断增多，航空发动机各部件的故障或异常难以避免。
2、在飞机交付使用之前，会对飞机进行飞行测试，采集飞机飞行数据，使飞机在交付之前处于最稳定的飞行状态，保证飞机飞行结果的准确科学，测试、检验飞机各零部件和设备的可靠性和完善程度。
3、现阶段对航空发动机各部件的工作原理及其相互之间的耦合效应尚未完全明确，因此对于建立明确的航空发动机部件故障或异常评价指标依赖于航空发动机运行状态经验和专家知识对异常状态进行识别和评估。这导致现阶段对航空发动机状态标定的评价方法耗时较长、标定结果精确度较低。
技术实现思路
1、针对上述问题，本申请的目的是提供一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法和装置。
2、根据本申请实施例的第一方面，提供了一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法，包括：基于pearson相关性分析，获取输入参数；基于预设时间长度，划分所述输入参数，得到输入参数段；基于降采样算法，根据所述输入参数段，得到一次降采样输入数据和二次降采样输入数据；根据所述输入参数段，提取第一飞行员操作输入参数；，根据所述第一飞行员操作输入参数和所述输入参数段，基于参数信息增强算法，计算得到第二飞行员操作输入参数；拼接所述第二飞行员操作输入参数、所述输入参数段、所述一次降采样输入数据和所述二次降采样输入数据，得到输入待处理数据；基于预设判别
3、进一步，所述方法进一步包括：根据所述状态标定数据，基于欧氏距离和预设的判别函数，得到损失函数值。
4、进一步，所述根据所述第一飞行员操作输入参数和所述输入参数段，基于参数信息增强算法，计算得到第二飞行员操作输入参数，包括：其中，所述第一飞行员操作输入参数包括油门杆位置数据；对所述油门杆位置数据和所述输入参数段处理，计算得到油门杆状态参数；根据所述第一飞行员操作输入参数，使用所述油门杆状态参数替换所述油门杆位置数据，得到第二飞行员操作输入参数。
5、进一步，根据所述油门杆位置数据和所述输入参数，获得马赫数数据；根据所述油门杆位置数据，得到归一化油门杆位置数据；根据所述马赫数据，得到归一化马赫数据；根据预设油门杆位置权重、预设马赫数权重、所述归一化油门杆位置数据和所述归一化马赫数据，计算得到油门杆状态参数。
6、根据本申请实施例的第二方面，提供一种航空发动机试飞大数据异常状态标定装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于基于pearson相关性分析，获取输入参数；基于预设时间长度，根据所述输入参数，获取输入参数段；数据计算模块，用于基于降采样算法，根据所述输入参数段，计算得到一次降采样输入数据和二次降采样输入数据；数据提取模块，用于根据所述输入参数段，提取第一飞行员操作输入参数；数据处理模块，用于根据所述第一飞行员操作输入参数和所述输入参数段，基于参数信息增强算法，计算得到第二飞行员操作输入参数；数据拼接模块，用于拼接所述第二飞行员操作输入参数、所述输入参数段、所述一次降采样输入数据和所述二次降采样输入数据，得到输入待处理数据；数据标定模块，用于基于预设判别模型，输入所述待处理数据，输出状态标定数据。
7、进一步，所述装置进一步包括：损失函数模块，用于根据所述状态标定数据，基于欧氏距离和预设的判别函数，得到损失函数值。
8、进一步，所述第一飞行员操作输入参数包括油门杆位置数据；所述数据处理模块，具体用于：对所述油门杆位置数据和所述输入参数段处理，计算得到油门杆状态参数；根据所述第一飞行员操作输入参数，使用所述油门杆状态参数替换所述油门杆位置数据，得到第二飞行员操作输入参数。
9、进一步，所述数据处理模块，进一步用于：根据所述油门杆位置数据和所述输入参数，获得马赫数数据；根据所述油门杆位置数据，得到归一化油门杆位置数据；根据所述马赫数据，得到归一化马赫数据；根据预设油门杆位置权重、预设马赫数权重、所述归一化油门杆位置数据和所述归一化马赫数据，计算得到油门杆状态参数。
10、根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；处理器，用于从存储器中读取可执行指令，并执行指令以实现本申请第一方面所提供的一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法。
11、根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本申请第一方面所提供的一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法的步骤。
12、本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
13、本申请通过基于pearson相关性分析，获取输入参数基于预设时间长度，划分所述输入参数，得到输入参数段，为后续数据计算，整理得到长度适合的数据。基于降采样算法，根据所述输入参数段，计算得到一次降采样输入数据和二次降采样输入数据，对输入参数做降维计算，提高后续预测计算速度。根据所述输入参数段，提取第一飞行员操作输入参数；根据所述第一飞行员操作输入参数和所述输入参数段，基于参数信息增强算法，计算得到第二飞行员操作输入参数；根据不同状态飞机的操作参数，进行相应计算处理，使算法能够达到更高的准确率。拼接所述第二飞行员操作输入参数、所述输入参数段、所述一次降采样输入数据和所述二次降采样输入数据，得到输入待处理数据，将数据整合拼接，方便后续模型训练使用。基于预设判别模型，输入所述待处理数据，输出状态标定数据，标定数据显示飞机状态，对异常状态进行识别，提高了对航空发动机试飞状态的评估能力。本申请基于无监督策略利用海量试飞事后数据，通过数据计算处理简化数据，提高处理速度，训练判别模型，进行逐个时间段的异常状态标定，得到准确率较高结果，为航空发动机故障诊断和优化设计研究提供技术支撑。
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1.一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步，包括：根据所述状态标定数据，基于欧氏距离和预设的判别函数，得到损失函数值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一飞行员操作输入参数和所述输入参数段，基于参数信息增强算法，计算得到第二飞行员操作输入参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述油门杆位置数据和所述输入参数段处理，计算得到油门杆状态参数，包括：
5.一种航空发动机试飞大数据异常状态标定装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一飞行员操作输入参数包括油门杆位置数据；所述数据处理模块，具体用于：
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述数据处理模块，进一步用于：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算
...【技术特征摘要】
1.一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步，包括：根据所述状态标定数据，基于欧氏距离和预设的判别函数，得到损失函数值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一飞行员操作输入参数和所述输入参数段，基于参数信息增强算法，计算得到第二飞行员操作输入参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述油门杆位置数据和所述输入参数段处理，计算得到油门杆状态参数，包括：
5.一种航空发动机试飞大数据异常状态标定装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭天，冯灿，査晓文，刘涛，高祥，沈翔，张逸飞，李成浩，陈家益，邓国宝，
申请(专利权)人：中国商用飞机有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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