一种飞机电静液作动器机械部件故障诊断方法

本发明公开了一种飞机电静液作动器机械部件故障诊断方法，首先根据指定的电静液作动器参数建立仿真模型，在仿真模型中植入故障，以方波和正弦波激励模型采集压力和流量信号，经过归一化和噪声处理产生两组模拟故障数据集；在故障数据集的基础上结合卷积神经网络、长短时记忆网络和注意力机制设计了一种新的深度神经网络用于故障数据的特征提取；将故障数据集划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集训练神经网络，在测试集上测试神经网络的故障诊断性能；所提出的电静液作动器故障诊断流程不仅能确定故障发生的部件位置，还能确定相应故障程度的大小，可为真实故障诊断情形提供指导。