[发明专利]一种飞机发动机故障检测方法和系统

权利要求书

1.一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取飞机发动机性能参数，构建飞机发动机性能参数样本集；

建立双向长短期记忆网络模型，根据所述飞机发动机性能参数确定所述双向长短期记忆网络模型的输入层和输出层，并训练所述双向长短期记忆网络模型；

获取所述长短期记忆网络模型参数建立遗传个体和种群，根据遗传算法将种群中个体进行交叉、变异和复制中的至少一种；

将所述种群多次迭代后计算每一个体的适应度，选取最高的适应度的长短期记忆网络模型参数对应的飞机发动机故障检测结果作为最终结果。

2.根据权利要求1所述的一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，在所述飞机发动机性能参数的构建过程中，包括对样本参数进行归一化处理，所述归一化处理的变换公式为：

其中x_i表示第i个数据，x_min表示数据中的最小值，x_max表示数据中的最大值。

3.根据权利要求1所述的一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，所述双向长短期记忆网络模型包括：输入层、Bi-LSTM层、全连接层、softmax层、分类输出层，其中Bi-LSTM层由两层LSTM反向组合而成，而LSTM层包含了多个LSTM单元，LSTM单元的状态激活函数为tanh，门激活函数为sigmoid。

4.根据权利要求1所述的一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，在所述双向长短期记忆网络模型训练过程中采用分类交叉熵作为损失函数，并采用Adam优化算法调整所述长短期记忆网络模型的权重。

5.根据权利要求1所述的一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，所述遗传算法包括：计算初始种群中每个个体的适应度，其中适应度的计算采用均方误差MSE作为适应度函数f(i)：

其中i＝1,2,…N为个体，Y_i为输出节点的真实值，为输出节点的预测值。

6.根据权利要求5所述的一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，采用轮盘赌法对所述种群的个体进行选择，每个个体的被选择概率为：

其中每个个体被选中的概率为P_i，每个个体的适应度为f_i。

7.根据权利要求5所述的一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，设定当前种群的交叉概率P_c和变异概率P_m，对当前种群设置交叉、变异操作，未进行交叉操作的个体直接复制，生成包括多个子代个体的子代种群，进一步计算子代个体的适应度。

8.根据权利要求7所述的一种飞机发动机故障检测方法，其特征在于，多次种群迭代后，根据所述适应度函数获取最佳的适应度的个体，并将该个体对应的长短期记忆网络模型参数作为测试集输入到所述长短期记忆网络模型中获取最终的模型预测结果。

9.一种飞机发动机故障检测系统，其特征在于，所述系统执行上述权利要求1-8中任意一项所述的一种飞机发动机故障检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行上述权利要求1-8中任意一项所述的一种飞机发动机故障检测方法。