基于CNN特征提取的航空发动机时间序列异常检测方法

摘要

本发明涉及一种基于CNN特征提取的航空发动机时间序列异常检测方法，包括：从航空发动机监控数据中选取多个监控参数的时间序列，对所述多个监控参数的排序进行优化；根据故障报告从航空发动机监控数据中选取正常样本和异常样本，并按照优化后的监控参数排序构建训练集；构建卷积神经网络模型，并使用训练集进行模型训练和特征提取；使用卷积神经网络模型提取的训练集的特征对BP神经网络进行训练；按照优化后的监控参数排序从航空发动机监控数据中提取待检测样本构成测试集；利用训练后的卷积神经网络模型对所述测试集进行特征提取，并通过训练后的BP神经网络生成是否异常的分类结果。本发明对航空发动机时间序列形式异常具有很好的检测效果。