【摘 要】
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针对航空发动机飞行过程数据，结合门控循环单元（GRU）动态网络和深度神经网络（DNN），提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先，从飞行数据中抽取发动机健康数据，并通过一组GRU网络建立发动机在健康状态下的动态模型。其次，通过GRU动态模型的预测值与真实测量信号生成残差信号，残差信号作为DNN网络的输入预测发动机健康参数。最后，通过诊断决策模块实现对发动机的故障检测与识别。使用仿真生成的真
【基金项目】
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国家科技重大专项（2017-V-0011-0062）；
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针对航空发动机飞行过程数据，结合门控循环单元（GRU）动态网络和深度神经网络（DNN），提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先，从飞行数据中抽取发动机健康数据，并通过一组GRU网络建立发动机在健康状态下的动态模型。其次，通过GRU动态模型的预测值与真实测量信号生成残差信号，残差信号作为DNN网络的输入预测发动机健康参数。最后，通过诊断决策模块实现对发动机的故障检测与识别。使用仿真生成的真实飞行工况数据集对提出的故障诊断系统进行了验证。结果表明，相比于直接使用传感器测量数据，基于GRU网络的残差结构能够大幅提升故障检测和识别性能，故障检测和识别准确率分别可达96.51%和95.06%，并且对训练数据样本数量的依赖性较小，较少的训练样本也能获得很好的预测结果。
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