基于循环神经网络的飞机涡轮转速故障预测方法及系统

本申请属于智能制造技术领域，具体涉及一种基于循环神经网络的飞机涡轮转速故障预测方法及系统，其中方法包括首先采集飞机涡轮冷却器参数的实测数据；对涡轮工作时间进行转换处理；对数据进行标准化；首先确定循环神经网络模型结构；初始化模型参数，再输入标准训练数据调整循环神经网络参数，再输入标准测试数据，得到预测结果。本发明基于识别的与涡轮冷却器转速故障相关的飞参记录项，使用循环神经网络预测涡轮冷却器转速故障，监控涡轮冷却器的健康状况，解决现阶段无飞机涡轮冷却器转速故障预测手段的问题。