一种航空压气机故障预测方法及系统

本发明一种航空压气机故障预测方法及系统，属于航空压气机故障预测领域；方法步骤包括：多周期多传感器数据构造；周期性特征提取与数据解耦：对多周期多传感器二维样本数据进行傅里叶变换，提取周期性特征；基于周期性特征将多周期多传感器二维样本解耦为短期和长期的多周期序列，将解耦后的多周期序列重构为二维张量；多模式特征提取与融合：使用二维卷积神经网络CNN和Transformer结构进行并行特征提取，再使用门控循环单元GRU进行多模式特征的高阶融合；二维卷积神经网络优化与故障预测。本发明通过周期性特征的全面解耦合高效融合，提高了航空压气机故障预测的精确性和实时性。