[发明专利]一种基于长时序飞行数据的航空传感器退化预测方法

权利要求书

1.一种基于长时序飞行数据的航空传感器退化预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：数据处理；

步骤1-1：飞行记录数据表达为X^t，其中x_i,j表示传感器i的第j个值，X^t表示第t次飞行；

步骤1-2：对于每次飞行，Y^t由m个y_i组成，表示m个传感器的退化；

其中y_i是一个二进制码，有0和1两个值，1是发生退化，0是正常；preposed data表示X到Y的映射；

步骤1-3：将飞行记录数据原始序列重新采样到固定长度，即等间隔对X^t每一行进行采样得到

步骤1-4：将预处理后的数据编码为多个定长序列，并将之前从X到Y的映射关系标签转移到定长序列；

步骤2：将步骤1得到的定长序列输入残差模块中；

所述残差模块包括一个具有多个隐藏参数的LSTM单元，与第一层LTSM并联；使用具有多层递归LSTM的残差块提取特征，与第一层LSTM得到的初始特征结合；

步骤3：将残差模块提取特征输入到级联模块中；级联模块由三个级联的LSTM单元组成；

步骤4：最后通过一个全连接层，将步骤3输出的32维结果转换为2位编码，得到最终的分类预测结果。