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申请/专利权人：长沙航空职业技术学院(空军航空维修技术学院)
摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，尤其涉及基于AI大模型的飞机航电系统离线故障诊断方法；包括以下步骤：步骤一：数据采集与标注；步骤二：数据扩充；步骤三：大模型故障初诊断；步骤四：机器学习模型故障精确诊断；步骤五：飞机航电系统离线故障诊断；本发明基于启发式生成对抗网络的数据扩充方法能显著增加数据多样性，提高模型对未见数据的泛化能力，从而提升故障诊断的准确性和可靠性，且结合AI大模型进行初诊和传统机器学习模型进行精确诊断的策略，充分利用大模型的强大数据处理能力和机器学习模型的精确计算功能，实现从宏观到微观的深度故障解析，优化诊断流程。
主权项：1.基于AI大模型的飞机航电系统离线故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据采集与标注将数据采集模块设置于飞机航电系统中的内置测试系统中，且数据采集模块包括多种类型的传感器，通过多种传感器作用以实现对飞机航电系统中指标类型的采集；当数据采集完成后，对采集到的数据进行人工标注；步骤二：数据扩充通过基于启发式生成的生成对抗网络的结构，对步骤一中的数据进行数据扩充；步骤三：大模型故障初诊断将步骤二中扩充后的样本特征输入到AI大模型中进行故障的初诊段，获取故障初诊断结果，诊断结果包括故障类型、故障位置以及可能的修复方案，故障诊断结果以标签的形式输出；步骤四：机器学习模型故障精确诊断将步骤三中得到的标签结果与扩充后的样本数据进行级联，级联为特征融合的方式，通过采用特征与大模型初诊断得到的故障诊断结果进行向量叠加，得到初诊段样本；步骤五：飞机航电系统离线故障诊断利用已训练完成的机器学习模型处理新的样本数据，以完成故障诊断任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙航空职业技术学院(空军航空维修技术学院) 基于AI大模型的飞机航电系统离线故障诊断方法
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