针对飞机液压泵工作强度高、工作环境复杂而导致传统性能预测方法对飞机液压泵性能变化趋势预测精度不高的问题,提出了一种基于自回归积分滑动平均⁃长短期记忆(autoregressive integrated moving average⁃long short⁃term memory,简称ARIMA⁃LSTM)网络的飞机液压泵性能趋势预测方法。首先,将获取的飞机液压泵性能表征参数回油流量数据进行线性分解,得到趋势项数据和细节项数据;其次,采用自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,简称ARIMA)方法对趋势项数据进行预测,同时采用长短期记忆(long short term memory,简称LSTM)网络方法对归一化处理后的细节项数据进行预测;最后,将两部分预测结果进行叠加,得到最终的性能趋势预测结果。研究结果表明,采用ARIMA⁃LSTM的联合预测方法对飞机液压泵性能变化趋势的预测效果明显优于单一的ARIMA与LSTM预测方法,为飞机液...