基于深度学习的无人机负载发动机状态识别方法

本发明公开了基于深度学习的无人机负载发动机状态识别方法，包括如下步骤：S1、构建标准化信号片段序列；S2、构建非对称滑动窗函数并执行频谱变换，生成动态能谱图；S3、将动态能谱图输入频谱相位干涉网络，得到干涉增强特征序列；S4、基于干涉增强特征序列识别当前时间片的发动机运行状态，得到状态标签序列；S5、将当前时间片的干涉增强特征与前向滑动窗口内各历史时间片的干涉增强特征进行相似度匹配，计算当前状态与历史状态之间的恢复权重系数，得到可逆性判断结果；S6、生成发动机最终运行状态识别输出；S7、生成发动机控制指令。本发明融合频谱相位干涉与深度学习技术，实现无人机发动机状态智能识别与控制。