基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法及装置

本申请涉及一种基于异常数据筛选的发动机故障智能诊断方法及装置，其中，方法包括：将原始数据划分为非故障架次数据和故障架次数据；根据参数组合构造特征向量空间；划定安全边界；基于数据分布判断映射后的样本点是否超出安全边界；如果映射后的样本点超出安全边界，则判定映射后的样本点为故障样本，并标注故障样本，否则判定映射后的样本点为非故障样本；构建数据样本集；利用训练集及对应的标签训练支持向量机SVM分类器，并根据最终的故障诊断模型生成航空发动机的故障诊断结果。由此，解决了相关技术中，发动机故障样本少且获取成本高，难以实现发动机故障精确分类，航空发动机数据工况复杂多变且状态不明的问题。