[发明专利]航空发动机故障检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种航空发动机故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前时刻的第一排气温度参数组，所述第一排气温度参数组包括多个排气温度参数项的参数数据；所述排气温度参数项包括发动机转速、排气压力、扭矩、燃油温度、油压；

对所述第一排气温度参数组进行特征分析，得到当前时刻的第一排气温度；

获取当前时刻之前预设的时间窗口内的按照时序排列的多个第二排气温度参数组，将所述多个第二排气温度参数组按照时序顺序依次输入到已经训练好的第二温度预测模型中，得到第二温度预测模型输出的当前时刻之后的目标时间点的第二排气温度；所述第二排气温度参数组中包括的多个排气温度参数项为所述第一排气温度参数组中包括的多个排气温度参数项中的一部分；

根据所述第一排气温度和所述第二排气温度确定航空发动机是否发生故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一排气温度参数组进行特征分析之前，所述方法还包括：

采用主成分分析法对所述第一排气温度参数组进行降维处理，得到降维后的第一排气温度参数组；

相应的，对所述第一排气温度参数组进行特征分析，包括：

对所述降维后的第一排气温度参数组进行特征分析。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一排气温度参数组进行特征分析，得到当前时刻的第一排气温度，包括：

将所述第一排气温度参数组输入至已经训练好的温度预测模型中，得到所述温度预测模型输出的当前时刻的所述第一排气温度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一排气温度参数组输入至已经训练好的温度预测模型中之前，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多个样本，所述样本包括训练排气温度参数组和训练排气温度参数组对应的实际排气温度；

基于梯度学习算法建立初始温度预测模型，利用所述训练样本集对所述初始温度预测模型进行训练，得到训练好的所述温度预测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前时刻之前预设的时间窗口内的按照时序排列的多个第二排气温度参数组，包括：

根据所述预设的时间窗口确定当前时刻之前的目标时间段；

获取所述目标时间段内的多个第二排气温度参数组。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标时间段内的多个第二排气温度参数组，包括：

获取所述目标时间段内的按照时序排列的多个候选排气温度参数组；

根据预设的各所述排气温度参数项的重要度排序确定多个目标排气温度参数项；

对于各所述候选排气温度参数组，根据所述多个目标排气温度参数项从所述候选排气温度参数组中提取出所述第二排气温度参数组，得到多个所述第二排气温度参数组。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一排气温度和所述第二排气温度确定航空发动机是否发生故障，包括：

当所述第一排气温度或者所述第二排气温度大于温度阈值时，确定航空发动机发生故障。

8.一种航空发动机故障检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前时刻的第一排气温度参数组，所述第一排气温度参数组包括多个排气温度参数项的参数数据；所述排气温度参数项包括发动机转速、排气压力、扭矩、燃油温度、油压；

第一预测模块，用于对所述第一排气温度参数组进行特征分析，得到当前时刻的第一排气温度；

第二预测模块，用于获取当前时刻之前预设的时间窗口内的按照时序排列的多个第二排气温度参数组，将所述多个第二排气温度参数组按照时序顺序依次输入到已经训练好的第二温度预测模型中，得到第二温度预测模型输出的当前时刻之后的目标时间点的第二排气温度；所述第二排气温度参数组中包括的多个排气温度参数项为所述第一排气温度参数组中包括的多个排气温度参数项中的一部分；

检测模块，用于根据所述第一排气温度和所述第二排气温度确定航空发动机是否发生故障。