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[发明专利]基于软一类极限学习机的涡轴发动机故障检测方法-CN201911386199.5有效
发明人：赵永平;黄功;胡乾坤;李兵;谢云龙;潘颖庭;宋房全;吴奂;何家俊;陈耀斌 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于软一类极限学习机的涡轴发动机故障检测方法，本发明针对发动机故障数据很难获取或者是获取代价极高时的情况，通过对正常数据进行分析处理，建立一个分类效果良好的分类器，消除了经典OC‑ELM优化目标的约束条件和决策函数的判决条件不一致的这一缺陷。对每个训练样本的标签分配一个合适的软间隔，从而构建了效果更好的故障检测分类器。
基于一类极限学习机发动机故障检测方法

[发明专利]一种航空发动机滑油中断试验方法-CN202211242238.6在审
发明人：唐晓毅;王亦轩;刘渊;张鑫;宋房全;张书刚;李维 -专利权人：中国航发湖南动力机械研究所
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G01M15/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种航空发动机滑油中断试验方法，在S1步骤中设置监测参数，在S2步骤至S4步骤中对发动机的上述监测参数进行录取，并通过监测参数获得监控参数报警值，在S7步骤中使发动机中断滑油供应，在第二预设时间内，监测第二当前燃气发生器转速、第二当前输出功率、第二当前动力涡轮进口温度以及第二当前球轴承壁温是否超过对应的第一报警值；由于直接通过监测参数判断轴承失效的征兆，避免了人工通过异常现象判断轴承失效征兆的情形，提高判断轴承失效征兆的效率和准确性，通过S2步骤至S4步骤获取发动机的监测参数，根据监测参数获取监控参数报警值，使得监控参数报警值对应发动机的实际情况，避免不同发动机之间的差异而导致的试验结果不准确。
一种航空发动机中断试验方法

[发明专利]一种航空发动机多故障并发诊断方法-CN201811043380.1有效
发明人：赵永平;李兵;黄功;胡乾坤;潘颖庭;宋房全;谈建锋;谢云龙 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种航空发动机多故障并发诊断方法，根据所需诊断的发动机对象子部件数目来确定总体标签数目q，再据此数目来建立总体目标函数，而该目标函数又可以分解为q个独立的子问题，子问题可以用基本的分类算法解决，例如SVM。当发动机训练数据集为类不平衡时，可对每个以SVM作为基本分类算法的子目标函数分别添加不同的惩罚因子以保持子分类边界位于理想位置，建立分类效果优良的子分类器，消除了经典SVM对所有误差都是同一个惩罚系数施加在类不平衡数据中不便调整子分类边界至理想位置的缺陷。将得到的q个子分类器综合以得到总体分类器。最终的总体分类器即可以诊断出航空发动机多故障并发实例，又可以诊断出航空发动机单故障实例。
一种航空发动机故障并发诊断方法

[发明专利]基于Cholesky分解的最小二乘支持向量机学习算法及其应用-CN201810052864.6有效
发明人：赵永平;习鹏鹏;李兵;李智强;潘颖庭;宋房全;黄功;胡乾坤 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-01-19 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Cholesky分解的最小二乘支持向量机学习算法及其应用。本发明对正常类样本和故障类样本分别添加不同的正则化参数C+和C‑以保持分类边界位于理想位置，建立分类效果优良的分类器，消除了经典的SVM和LSSVM对所有误差都是同一个惩罚系数运用在类不平衡学习中时不便调整分类边界至理想位置的缺陷。对实时性敏感的航空发动机故障检测实例，有必要对算法进行稀疏化缩短算法的测试时间，本发明采用迭代策略和约简技术相结合的方法实现。再运用Cholesky分解方法解决迭代策略中用Sherman‑Morrison公式直接对矩阵求逆导致结果不稳定的问题并缩短了算法的训练时间。
基于 cholesky 分解最小支持向量学习算法及其应用

[发明专利]一种用于航空发动机健康管理系统的半物理仿真系统-CN202110886934.X在审
发明人：刘渊;王锦涛;张鑫;张书刚;蔡丹;王旗林;宋房全 -专利权人：中国航发湖南动力机械研究所
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于航空发动机健康管理系统的半物理仿真系统，涉及半物理仿真系统技术领域，包括健康管理专用信号及故障模拟系统，用于健康管理专用传感器信号计算及故障模式逻辑模拟，振动模拟器来模拟发动机真实振动，生成与真机环境相似的振动信号，接口模拟器来模拟健康管理系统传感器非FADEC系统的传感器信号，润滑油系统模拟器来模拟发动机润滑油路流动及磨粒故障情况，航电模拟器来模拟飞机航电系统。本发明具备真实的振动、润滑油模拟系统，能引入真实信号噪声，模拟更多发动机本体相关故障，为故障诊断算法优化与验证提供接近实际运行环境的试验系统；可在现有FADEC系统半物理仿真器上进行扩展或剪裁，成本低，灵活性高。
一种用于航空发动机健康管理系统物理仿真

[发明专利]一种自适应RBF神经网络进行航空发动机推力估计算法-CN201711134813.X有效
发明人：赵永平;李智强;李兵;潘颖庭;习鹏鹏;黄功;胡乾坤;宋房全 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应RBF神经网络进行航空发动机推力估计的算法，本发明利用改进的粒子群算法优化径向基函数神经网络的各节点的中心、宽度和连接权重等神经网络参数，同时优化网络规模，以实现在满足精度要求的情况使得神经网络更加紧凑。本发明可以用于中小规模的数据回归问题，在航空发动机方面，可以用于推力等参数的估计。本发明基于粒子群算法提出了自适应RBF神经网络。在改进的粒子群算法中，针对不同的网络隐含层节点数，设置与隐含层节点数种类个数相同的局部最优解。本发明为航空发动机推力估计提供一种新思路，易于理解，且算法的参数调整简单，易于实现，适用性强，可实现高精度推力估计。
一种自适应 rbf 神经网络进行航空发动机推力估计算法

[发明专利]一种基于间隔校正支持向量机的航空发动机气路部件故障检测方法-CN201710492443.0有效
发明人：赵永平;张津睿;李秋红;宋房全 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于间隔校正支持向量机的航空发动机气路部件故障检测方法，首先对航空发动机数据(包括正常工作和故障数据)进行无量纲化处理，修正传统支持向量机中的损失函数，重新定义目标函数，然后通过计算间隔支持向量偏置的平均值，从而达到间隔校正的目的。本发明从航空发动机气路故障检测的实际需求(非平衡数据集)出发，提出利用间隔校正支持向量机对故障数据进行识别，并利用智能优化算法进行参数优化，从而为航空发动机故障检测建立最优间隔的分类模型，大幅度提高了航空发动机气路故障检测在面临“非平衡”问题下的精度和模型泛化能力，为日后故障检测系统提供技术支持。
一种基于间隔校正支持向量航空发动机部件故障检测方法

[发明专利]基于类特定重定向极限学习机学习算法的航空发动机故障诊断方法-CN202010142315.5在审
发明人：赵永平;宋房全;李兵;吴奂;谈建峰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明提供一种基于类特定重定向极限学习机学习算法的航空发动机故障诊断方法，对正常类样本和故障类样本分别添加不同的正则化参数C+和C‑以保持分类边界位于理想位置，并采用ε‑dragging的思想，使用两种不同的重定向策略对目标矢量进行修改，使不同标签之间的间隔尽可能的大，从而建立分类效果优良的分类器。本发明在类不平衡学习问题中，对正常类和故障类样本引入两个不同的正则化参数改善重定向极限学习机的性能；并使用两种不同的重定向策略，使性能指标G‑mean优秀，提升了算法分类效果，相比于WELM算法和CS‑ELM算法在故障诊断中有着更好的性能。
基于特定定向极限学习机学习算法航空发动机故障诊断方法

[发明专利]一种基于长短时记忆网络的航空发动机过渡态推力估计方法-CN201810445444.4有效
发明人：赵永平;李智强;习鹏鹏;黄功;李兵;胡乾坤;潘颖庭;宋房全 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-05-11 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明提供一种基于长短时记忆网络的航空发动机过渡态推力估计方法，包括如下步骤：首先，获取航空发动机机载设备的各项影响发动机推力的参数数据集；对所得数据集整体进行归一化处理和序列化处理；将序列化处理后的训练数据集传递到基于长短时记忆网络的算法中，通过随机梯度下降算法优化算法参数，得出网络模型。现有技术只能以一定精度估计航空发动机稳态下的推力，而对于航空发动机过渡态下的推力，无法进行估计。本发明基于长短时记忆神经网络，是针对航空发动机的过渡态而设计的推力估计器，能满足过渡态下推力估计的精度要求。本发明提出了航空发动机过渡态推力估计的方法，填补了过渡态推力估计方法的空缺。
一种基于短时记忆网络航空发动机过渡推力估计方法

[发明专利]基于改进的加权一类支持向量机的涡轴发动机故障检测方法-CN201910751691.1在审
发明人：赵永平;黄功;李兵;胡乾坤;谢云龙;潘颖庭;宋房全;吴奂 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的加权一类支持向量机的涡轴发动机故障检测方法。本发明针对发动机故障数据很难获取或者是获取代价极高时的情况，通过对正常数据进行分析处理，建立一个分类效果良好的分类器，消除了经典SVDD和OCSVM对不同样本错分却对边界产生相同的影响这一缺陷。对权重的计算采用更科学的基于距离和基于密度的线性和的计算方式，使得分类边界趋于更理想的位置，从而构建了效果更好的故障检测分类器。
基于改进加权一类支持向量发动机故障检测方法

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