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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：本发明公开了一种基于发动机引气系统故障指标预测方法、系统及存储介质，方法包括获取飞机的若干发动机引气系统参数所组成的数据集；根据若干发动机引气系统参数构建时序数据集；确定训练集、验证集和测试集的比例,确定与故障相关的参数，并通过ARIMA模型进行数据预处理；构建CNN‑BiLSTM‑Att‑XGBoost故障指标预测模型，确定模型的输入参数、输出参数、输出参数样本、输入参数样本；将预处理后的数据集通过CNN‑BiLSTM‑Att‑XGBoost模型得到与故障相关参数的结果值，与阈值对比确定是否发生故障。本发明可以有效预测发动机引气系统的健康状况，避免在实际飞行中因不确定的故障造成严重的后果。
主权项：1.一种发动机引气系统故障指标预测方法，其特征在于：包括：S1：获取飞机的若干发动机引气系统参数所组成的数据集；S2：根据若干发动机引气系统参数构建时序数据集；S3：确定训练集、验证集和测试集的比例,确定与故障相关的参数，并通过ARIMA模型进行数据预处理；S4：构建CNN-BiLSTM-Att-XGBoost故障指标预测模型，包括确定模型的输入参数、输出参数、输出参数样本以及输入参数样本；S5：将预处理后的数据集通过CNN-BiLSTM-Att-XGBoost模型得到与故障相关参数的结果值，与阈值对比确定是否发生故障。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 一种发动机引气系统故障指标预测方法、系统及存储介质
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