【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及航空发动机自动控制，尤其涉及一种基于时空网络的航空发动机气路系统不平衡数据故障诊断方法。
技术介绍
1、航空发动机是一个复杂的气动热力过程系统。当发动机长期在高温、高压、强振动等极端恶劣环境下工作时，部件不可避免地会出现结构退化，从而增加机械故障风险。航空发动机作为飞机的主要动力装置，一旦发生性能衰退或突发故障，不仅会造成巨大经济损失，更可能引发空难事故。因此保障其运行安全可靠性具有重大意义。
2、航空发动机在全寿命周期内不可避免地会出现性能衰减。由于气路系统直接关系到发动机的压缩、燃烧和排气过程，其性能衰减对发动机的整体效率和安全性具有重大影响。因此，气路故障诊断技术已成为保障发动机安全可靠运行的重要支撑。近年来，气路系统故障诊断研究逐渐成为热点领域。其中，深度学习技术因其能够高效处理高维时序数据且无需人工干预的特点而广受关注，被广泛应用于航空发动机气路系统故障检测。传统故障诊断算法通常假设训练数据与测试数据服从相同分布，在故障检测时取得了良好效果。但在实际飞行过程中，健康数据占绝大多数，故障数据仅占极小比例...
【技术保护点】
1.一种基于时空网络的航空发动机气路系统不平衡数据故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空网络的航空发动机气路系统不平衡数据故障诊断方法，其特征在于，S2中构建的时空特征提取网络包括级联的第一尺度特征提取网络、第二尺度特征提取网络、拼接层及全连接输出层；
3.根据权利要求2所述的一种基于时空网络的航空发动机气路系统不平衡数据故障诊断方法，其特征在于，S2中时空特征分布对齐模块用于根据时空时序数据特征，对源域数据集与目标域数据集进行跨域时空特征对齐的方法，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于时空网络的航空发动机气路系统不平衡数据故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空网络的航空发动机气路系统不平衡数据故障诊断方法，其特征在于，s2中构建的时空特征提取网络包括级联的第一尺度特征提取网络、第二尺度特征提取网络、拼接层及全连接输出层；
3.根据权利要求2所述的一种基于时空网络的航空发动机气路系统不平衡数据故障诊断方法，其特征在于，s2中时空特征分布对齐模块用于根据时空时序...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵颖，唐茹意，王昊，张永正，田佳粮，罗昊，李莉莉，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
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