基于DCNN的航空发动机EGT预测方法

本发明涉及航空发动机状态监测与预测技术领域，具体为基于DCNN的航空发动机EGT预测方法，包括：从航空发动机的快存取记录器数据中选取与航空发动机EGT相关参数，并进行异常值检测与剔除、白噪声平滑及归一化操作，生成平滑时间序列数据。本发明通过拉依达准则剔除异常值、二次指数平滑去噪、归一化及随机森林特征筛选完成预处理，构建包含5层卷积层的DCNN模型，克服了传统模型依赖专家知识、动态响应不足的局限，在EGT快速变化阶段预测误差显著降低，为航空发动机视情维修提供可靠数据支持，通过预测值与测量值比较，若预测值与测量值相差较大，则需要进行故障排查，以此来达到预测的目的。