基于多工况状态监测数据的无人机航空发动机RUL预测方法

本发明公开了一种基于多工况状态监测数据的无人机航空发动机RUL预测方法，涉及无人机领域，所述方法包括：记录目标发动机正常运行状态下状态监测传感器的历史原始数据和对应的历史RUL；对历史数据进行数据预处理并划分训练集和测试集，便于预测模型学习数据特征；构建基于贝叶斯优化的CNN‑BiLSTM神经网络混合模型；导入训练集数据训练模型，完成训练后输入测试集数据评价模型性能，模型的评价指标为RMSE值和Score值；记录目标发动机当前正常运行状态下状态监测传感器的原始数据，将该数据输入完成训练的预测模型实现目标发动机的RUL预测。