一种基于改进流模型的飞机飞行过程软测量算法

本发明公开了一种基于改进流模型的飞机飞行过程软测量算法。该方法针对航空发动机在多工况运行条件下数据分布差异明显且样本不平衡的问题，提出了条件周期实值非体积保持模型(CP‑RNVP)和条件流式软传感器(CFSS)框架。CP‑RNVP模型包含三个关键组件：(1)基于特征相关性的自适应掩码机制，根据特征重要性和相关度动态调整特征选择的范围和粒度；(2)多周期仿射耦合层，通过引入可学习的多频率参数，建模数据中的复杂周期模式；(3)非显式条件注入方法，通过子网络提取条件信息特征，作为仿射耦合变换中的调制项，实现多工况分布的联合学习。基于CP‑RNVP模型开发的CFSS软测量框架，利用流模型的可逆性实现软测量的多层级训练验证，在数据映射和逆变换过程中设计软测量头，进行多级软测量预测和验证。实验表明，本发明方法在解决多工况不平衡问题上效果显著，相较于现有方法，相较于现有方法显著提升软测量精度，同时在数据生成质量和分布拟合能力上表现更优。本发明适用于航空发动机状态监测和健康管理等领域。