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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明提供了一种基于LSTM的综合模块化航电系统健康评估方法，从IMA驻留功能的内存需求出发，分析IMA运行管理机制，选择功能完成所需内存大小作为健康特征参数；收集IMA功能完成所涉及的各种内存大小信号，对收集到的信号进行数据预处理，定义健康状态，将预处理后的数据划分到各个健康等级中，构建LSTM健康评估模型，利用预处理后的数据训练健康评估模型。本发明从IMA驻留功能的内存需求出发，分析IMA运行管理机制，确定了健康特征参数；根据健康特征参数收集数据，并针对原始数据特点进行数据预处理，提取敏感特征；利用LSTM网络构建健康评估模型，辨识IMA当前健康状态，有效提高了IMA系统健康管理效率。

主权项：1.一种基于LSTM的综合模块化航电系统健康评估方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：从综合模块化航电IMA驻留功能的内存需求出发，分析综合模块化航电IMA运行管理机制，选择功能完成所需内存大小作为健康特征参数；步骤2：收集综合模块化航电IMA功能完成所涉及的各种内存大小信号；根据所选择的健康特征参数收集有关综合模块化航电IMA运行的内存信号，将其整理为excel文件；步骤3：对收集到的信号进行数据预处理，得到敏感特征；所述敏感特征提取步骤为：以健康特征参数对应的变量作为目标变量，利用散点图观察各变量与目标变量之间的相关性，将无相关性的变量剔除；然后利用随机森林算法得到剩余变量对目标变量的重要度排名，选择排名前n位的目标变量，n取15，又考虑到自变量之间具有高耦合性的特征，利用斯皮尔曼相关系数对自变量进行滤波，从滤波后的互相高度相关的变量中仅保留重要度最大的变量，认为重要度最大的变量能代表所在高耦合变量组合的全部信息，并保留重要度最大的变量，剔除滤波后数据中其余ρ值所对应的变量，进而完成敏感特征提取；对步骤2收集到的信号进行数据预处理，数据预处理包括缺失数据补充、异常数据剔除、敏感特征提取；步骤4：定义健康状态，将预处理后的数据划分到各个健康等级中；将功能完成所占内存≤5x104KB的数据划分到功能完好等级，将功能完成所占内存≥8x104KB的数据划分到功能丧失等级，将功能完成所占内存在5x104KB和8x104KB之间的数据划分到性能退化等级；步骤5：构建LSTM健康评估模型，利用预处理后的数据训练健康评估模型；所述步骤5中，加载步骤4处理好的数据集，将数据集划分为训练集和测试集；设置时间窗为10，将当前时间窗的训练数据与上一时间窗的输出进行拼接： 其中，ht-1表示第t-1个时间窗的输出，WC表示输入过程的权重矩阵，xt表示第t个时间窗的训练数据，bc表示偏差矩阵，tanh*表示双曲正切函数，表示经过拼接后的新内容；将第t个时间窗的训练数据依次通过输入门、遗忘门和输出门，其中输入门用于将当前时间窗的内容添加至网络，遗忘门用于去除细胞状态中相关性弱的值，输出门用于决定当前时间窗的输出数据： 其中it表示输入门，Wi表示输入门的权重矩阵，bi表示输入门的偏差矩阵；ft表示遗忘门，Wf表示遗忘门的权重矩阵，bf表示遗忘门的偏差矩阵，ot表示输出门，Wo表示输出门的权重矩阵，bo表示输出门的偏差矩阵，σ.表示sigmoid函数；使用输入门和遗忘门对网络的记忆即细胞状态ct进行更新，并计算当前隐藏层ht，其中o表示点乘： 将最后一层LSTM层的输出传入全连接层，输出最终结果，其中全连接层的神经单元数量为1个。

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