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为利用海量飞机飞行监测数据，设计一种基于MSCNN深度学习的飞机系统故障诊断方法，包括如下步骤：
(1)将飞机状态参数转化为固定尺寸的二维数据；
(2)建立全任务剖面的深度学习模型MSCNN；
(3)根据样本自动识别工况条件并自适应生成单工况模型，利用深度学习模型MSCNN 对需检测的样本数据进行自动检测，并识别单一工况下的故障；
(4)比较多个工况的诊断结果，进行冗余和验证，得到最后的诊断结果。
不需要人为判断工况和参与特征的选取过程，可以自动地学习大量数据集中的目标特征，具有良好的容错能力、并行处理能力和自学习能力。
采用多个softmax分类器，用同一CNN网络同时解决多个工况的故障判断，实现多个工况下的故障分类问题的权值共享。将多个工况的诊断结果相互间的冗余验证使结果更精确。
航空运输企业的飞机系统故障诊断，市场用量大，前景可观。
合作方式：技术转移，产学研合作等。
价格：面议
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