一种基于深度学习的航空压气机失速喘振在线辨识方法

本发明公开一种基于深度学习的航空压气机失速喘振在线辨识方法，属航空压气机稳定性研究领域。其采用三层架构：数据层实时采集压气机动态压力信号，经 FFT 预处理得到 512 维特征向量；逻辑层构建并训练 CNN、LSTM、CNN‑GRU 三种模型，筛选出最优模型；表示层通过 LabVIEW 实现上下位机交互与可视化展示。该方法能提前 50ms 以上预警失速喘振，降低人工依赖，适配嵌入式部署，可提升航空发动机运行安全性与经济性。