[发明专利]一种飞机用智能过滤器及滤芯检测方法

说明书

本发明涉及一种飞机用智能过滤器及滤芯检测方法，属于通信领域。该过滤器滤芯1、连接在滤芯1前后端的前压力传感器2和后压力传感器3、控制器4；其中，控制器4包含有数据采集器5、数据存储器6、单片机7以及总线接口8；前压力传感器2输出的前压力数据和后压力传感器3输出的后压力数据输入数据采集器5，并在数据存储器6进行存储，单片机7根据存储在数据存储器6的压力数据对未来的压力信号进行预测，以判断滤芯1是否失效；总线接口8实时上报预测结果和判断结果。

技术领域

本发明涉及一种飞机用智能过滤器及滤芯检测方法，用于支持智能过滤器的视情清洗或更换，属于通信领域。

背景技术

过滤器是飞机上广泛使用的一种元件，如燃油滤、滑油滤等。在以往的维修活动中，由于缺乏对过滤器状态的监控，往往对过滤器进行定期的清洗或者更换。相比较而言，定期维修往往是一种保守的维修策略，造成过度维修。

发明内容

本发明所要解决的问题是：提出一种飞机用智能过滤器及其实现方式，对过滤器的使用状态进行监测和预测，从而支持过滤器的视情清洗或更换。

本发明提供一种飞机用智能过滤器，包含：滤芯1、连接在滤芯1前后端的前压力传感器2和后压力传感器3、控制器4；其中，控制器4包含有数据采集器5、数据存储器6、单片机7以及总线接口8；前压力传感器2输出的前压力数据和后压力传感器3输出的后压力数据输入数据采集器5，并在数据存储器6进行存储，单片机7根据存储在数据存储器6的压力数据对未来的压力信号进行预测，以判断滤芯1是否失效；总线接口8实时上报预测结果和判断结果。

进一步的，数据采集器5每隔一定的时间间隔采集前压力数据和后压力数据，并将两者传送至数据存储器6。

进一步的，数据存储器6只存储最新的2n个前压力传感器2采集的前压力数据以及最新的2n个后压力传感器3采集的后压力数据；数据存储器6采用先入先出的方式进行动态更新；所述n为自然数。

进一步的，单片机7内置用于进行预测的机器学习算法9，机器学习算法9 以前n个前压力数据以及前n个后压力数据作为样本点，以后n个前压力数据以后n个后压力数据作为校验点，进行自适应性学习，更新机器学习算法9中的特征参数。

本发明提供一种飞机用智能过滤器的滤芯检测方法，包括：

获取最新时间段内n个时刻检测到的前压力数据和后压力数据；

根据最新的n个前压力数据、n个后压力数据和机器学习算法对未来时刻的前压力数据和后压力数据进行预测，直到未来某一时刻的前压力数据和后压力数据达到预设阀值时停止预测，上报预测结果；机器学习算法是将存储的前 n个前压力数据和前n个后压力数据作为样本点，存储的后n个前压力数据和后n个后压力数据作为校验点，根据样本点和校验点训练机器学习算法的特征参数。

进一步的，在第i个时间段内，根据最新的n个前压力数据、n个后压力数据和机器学习算法9对未来时刻的前压力数据和后压力数据进行预测，包括：

根据第i个时间段内的n个时刻检测到的前压力数据和后压力数据和机器学习算法，预测出第i+1时间段内的n个时刻的预测前压力数据和预测后压力数据；

判断预测n个前压力数据和对应的预测后压力数据之差值中是否存在大于预设阀值的差值；

若存在，则停止预测，上报预测结果；

若不存在，则获取第i+1个时间段内的n个时刻检测到的前压力数据和后压力数据。

进一步的，所述方法还包括：

获取一个时间段内n个时刻检测到的前压力数据和后压力数据作为机器学习算法的样本点；

获取下一个时间段内n个时刻检测到的前压力数据和后压力数据作为机器学习算法的校验点；