一种基于有限机载传感器及GA-LSTM组合架构驱动的航空发动机性能退化预测方法、介质及计算机程序

本发明公开了一种基于有限机载传感器及GA‑LSTM组合架构驱动的航空发动机性能退化预测方法、介质及计算机程序，该方法利用有限配置的标准机载传感器采集发动机运行状态数据，构建以状态参数为输入、性能参数为输出的时间序列数据集，然后构建基于长短期记忆网络(LSTM)的发动机性能预测模型，并利用遗传算法(GA)对LSTM网络的结构参数和训练超参数进行优化；最后基于优化后的LSTM模型进行性能预测和退化趋势评估。本发明通过GA‑LSTM组合架构，能够有效建模发动机性能退化过程中的复杂非线性关系，提高预测精度和泛化能力。该方法具备良好的工程适应性和部署可行性，在航空发动机健康监测与故障诊断领域具有广泛应用前景。