基于深度学习的航空发动机气路参数建模与趋势预测：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

航空发动机作为飞机的“心脏”，是飞机飞行的核心动力来源，其性能和可靠性直接关乎飞行安全与经济效益。航空发动机在高温、高压、高转速及变工况等极端条件下运行，长时间服役后，气路部件易出现磨损、腐蚀、结垢等问题，导致性能衰退，进而影响发动机整体性能，甚至引发安全事故。

气路参数监测是航空发动机状态监测的关键环节，通过对进气压力、温度、流量以及排气温度等气路参数的实时监测与分析，能够准确掌握发动机的运行状态。正常运行状态下，航空发动机的气路参数处于特定范围且变化规律稳定。一旦气路部件出现故障或性能退化