基于多源信息的航空变流器故障特征提取及诊断方法

本发明涉及航空设备故障检测技术领域，公开了基于多源信息的航空变流器故障特征提取及诊断方法，其技术方案要点是分别对时间序列数据和空间分布数据进行采集和预处理，提高数据的准确性和稳定性。再对预处理后的数据分别进行时间特征提取、空间特征提取和频谱获取及特征提取，实现多源信息的融合；整合来自不同类型传感器、不同特征域的信息，充分挖掘设备运行状态的多维度信息，从而提高故障检测的准确性和可靠性。最后对信号进行包络检测，获取信号幅值变化的包络线，分析包络的特征参数用于检测调制信号中的故障信息或脉冲型故障特征；再基于深度卷积神经网络学习包络特征与故障之间的复杂关系，实现对航空机载变流器故障的诊断。