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一种面向机载部署的健康管理预测性建模本发明实施例公开了一种面向机载部署的平台对机载数据和地面数据进行数据处理及模中对步骤1中得到的训练模型进行评估选择和决骤2得到的符合任务需求的训练模型部署于机载明实施例提供的技术方案解决了航空机载和地面完整的故障预测与健康管理(简称PHM)预测性2步骤2，在原理样机中对步骤1中得到的训练模型3在模型部署阶段，将选出的最优模型采用机载硬件支持的语言6.根据权利要求1~5中任一项所述的面向机载部署的健康管理预测性建模方法，其特所述流程模块包括：数据导入算子单元，数据探索分析算子单元，数专家系统算子单元和超参数优化算子单元作为支撑模型训4[0004]本发明的目的：本发明针对面向机载的PHM部署需求，考虑地面与机载环境的差[0010]可选地，如上所述的面向机载部署的健康管理预测性建模方法中，所述步骤1包[0014]可选地，如上所述的面向机5[0023]可选地，如上所述的面向机载部署的健康管理预测性建模方法中，所述步骤2包[0026]可选地，如上所述的面向机载部署的健康管理预测性建模方法中，所述步骤3包子和集成化模块化的飞机部件级/系统级/全6特定系统或全机的高集成化状态监测、故障诊断及寿命预测算子；所述飞机部件级/系统级/全机级PHM算子为根据全流程机载PHM算法处理策略，在对应的各功能算子中选择特定单元、专家系统算子单元和超参数优化算子单元作为支撑模型训练算子单元的支撑性算[0042]图1为本发明实施例提供的一种面向机载部署的健康管理预测性建模方法的原理[0047]本发明实施例的目的是建立一种面向机载部署的PHM建模方[0048]图1为本发明实施例提供的一种面向机载部署的健康管理预测性建模方法的原理7归一化(将不同特征的数据归一化为[0,1]区间内)和z-score归一化(将不同特征数据均归8性等选择或构建对目标最有意义的特征，具体的特征选择方法有：基于方差的方法，[0068]对于上述步骤2中的上述各阶段，即模型评估阶段和模型决策阶段运行于与机载[0072]该模型决策阶段运行于原理样机。首先根据具体的任务9[0078]根据上述第一部分中机载PHM算法处理策略的各阶段和各子阶段，梳理相应内容[0080]本发明实施例中机载PHM算子库按照算子功能分类，可以包括：数据处理通用算特定的数据处理通用算子和PHM专用算子，搭建出针对特定部件或特定系统的全流程状态的故障预测与健康管理(简称PHM)预测性维护规范不统一的问题，包含地面平台、原理样[0087]以下通过一个具体实施例对本发明实施例提供的面向机载部署的健康管理预测[0089]针对机上某类不常出现的数据及故障，按照本发明实施例所提出的机载PHM算法台采用python语言为例。在地面平台中进行的数据分析和模型训练均调用PHM算子库中的将训练

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