[发明专利]一种基于神经网络的航空发动机传感器故障自诊断方法在审
| 申请号： | 202111536040.4 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN114330517A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 黄金泉;高文博;周鑫;王杨婧;陈前景;鲁峰 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的航空发动机传感器故障自诊断方法，属于航空发动机传感器故障诊断领域，包括以下步骤：建立航空发动机部件级模型，收集传感器历史参数数据库；基于神经网络设计概率分布函数预测模型；基于神经网络设计时间序列故障分类模型；结合概率分布突变预测模型和传感器故障分类模型，构建传感器故障自诊断框架，采用已搭建的故障自诊断框架实现涡扇发动机的传感器故障自诊断。本发明旨在解决传感器在只能访问自身本地历史数据的情况下的故障诊断问题，通过神经网络实现概率估计以解决信息不完善情况下的不确定性与随机性问题，并对传感器时间序列数据进行特征提取实现故障的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 航空发动机 传感器 故障 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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