[发明专利]基于多分支特征融合网络的航空发动机喘振预测方法在审
| 申请号： | 202110040087.5 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112580267A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 张兴龙;张岩;张天宏 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;F02C9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210016 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于多分支特征融合网络的航空发动机喘振预测方法，属于航空发动机稳定性主动控制领域。其步骤为：(1)采集发动机逼喘试验的运行数据；(2)对发动机运行数据进行预处理并使用滑动窗口进行样本划分；(3)使用短时傅里叶变换监控特定频率信号分量的功率变化，确定样本的喘振状态并设置标签，制作数据集；(4)初步提取样本的时域统计特征、时频谱特征及整机参数变化特征；(5)构建基于FC‑VGG16‑TCN的多分支特征融合网络并训练；(6)将发动机实时运行参数输入训练后的网络，在线检测失稳先兆。本发明基于深度学习及特征融合算法，通过对发动机整机运行数据的深层特征提取与分类，准确检测失稳先兆，提前做出喘振预警，为主动控制提供充足的响应时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 特征 融合 网络 航空发动机 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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