[发明专利]一种发动机装配工艺特征选择方法及系统在审
申请号: | 202210263901.4 | 申请日: | 2022-03-17 |
公开(公告)号: | CN114626465A | 公开(公告)日: | 2022-06-14 |
发明(设计)人: | 袁伟伟;李珍岩;毛善斌;任春红 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学;北京动力机械研究所 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 刘芳 |
地址: | 211100 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 发动机 装配 工艺 特征 选择 方法 系统 | ||
1.一种发动机装配工艺特征选择方法,其特征在于,所述方法包括:
获取发动机装配产生的装配样本;所述装配样本包括发动机装配过程中的所有装配工艺特征以及发动机装配后的振动值;
利用低方差过滤、互信息法、皮尔逊相关系数和肯德尔等级系数对所述装配样本进行过滤式特征选择,得到第一特征集;所述第一特征集包括对所述装配样本进行过滤式特征选择后,筛选出的多个装配工艺特征;
利用LGBM权重分析对所述第一特征集进行封装式特征选择,得到第二特征集;所述第二特征集包括对所述第一特征集进行封装式特征选择后,筛选出的多个装配工艺特征;
利用SVM重要度分析对所述第二特征集进行封装式特征选择,得到第三特征集;所述第三特征集包括对所述第二特征集进行封装式特征选择后,筛选出的多个对发动机振动影响最大的装配工艺特征。
2.根据权利要求1所述的发动机装配工艺特征选择方法,其特征在于,所述利用低方差过滤、互信息法、皮尔逊相关系数和肯德尔等级系数对所述装配样本进行过滤式特征选择,得到第一特征集,具体包括:
利用低方差过滤对所述装配样本中各所述装配工艺特征进行排序,得到第一排序结果;
利用互信息法对所述装配样本中各所述装配工艺特征进行排序,得到第二排序结果;
利用皮尔逊相关系数对所述装配样本中各所述装配工艺特征进行排序,得到第三排序结果;
利用肯德尔等级系数对所述装配样本中各所述装配工艺特征进行排序,得到第四排序结果;
利用投票法对所述第一排序结果、所述第二排序结果、所述第三排序结果和所述第四排序结果进行融合,得到所述装配样本中每个所述装配工艺特征的总得票数;
根据所述总得票数由高到低对所述装配工艺特征进行排序,得到第五排序结果;
利用所述第五排序结果中前10%的所述装配工艺特征构成第一特征集。
3.根据权利要求1所述的发动机装配工艺特征选择方法,其特征在于,所述利用LGBM权重分析对所述第一特征集进行封装式特征选择,得到第二特征集,具体包括:
获取源数据集;所述源数据集包括多个发动机装配产生的多个装配样本;所述装配样本与所述发动机一一对应;
根据所述第一特征集中各所述装配工艺特征,对所述源数据集进行数据提取,得到第一训练数据集;所述第一训练数据集包括多个提取后的装配样本;各所述提取后的装配样本均只包括所述第一特征集中各所述装配工艺特征;
利用所述第一训练数据集对LGBM模型进行训练,得到所述第一特征集中各所述装配工艺特征的权重;
根据所述权重由大到小对所述第一特征集中各所述装配工艺特征进行排序,得到第六排序结果;
根据所述第六排序结果,利用前向搜索对所述第一特征集中各所述装配工艺特征进行筛选,得到第二特征集。
4.根据权利要求3所述的发动机装配工艺特征选择方法,其特征在于,所述利用SVM重要度分析对所述第二特征集进行封装式特征选择,得到第三特征集,具体包括:
根据所述第二特征集中各所述装配工艺特征,对所述源数据集进行数据提取,得到第二训练数据集;所述第二训练数据集包括多个提取后的装配样本;各所述提取后的装配样本均只包括所述第二特征集中各所述装配工艺特征;
利用所述第二训练数据集对SVM模型进行训练,得到所述第二特征集对应的向量;
根据所述向量得到向量的各维的数据值;
根据所述向量的各维的数据值计算所述第二特征集中各所述装配工艺特征的重要度系数;
根据所述重要度系数从大到小对所述第二特征集中各所述装配工艺特征进行排序,得到第七排序结果;
记录所述第七排序结果中最后一个所述装配工艺特征;
将所述第七排序结果中最后一个所述装配工艺特征从所述第二特征集中剔除,更新所述第二特征集并返回步骤“根据所述第二特征集中各所述装配工艺特征,对所述源数据集进行数据提取,得到第二训练数据集”,直至所述第二特征集为空;
按记录次序对记录的所述装配工艺特征依次排序,得到第八排序结果;
利用所述第八排序结果中后50%的所述装配工艺特征构成第三特征集。
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