[发明专利]基于柯西核贝叶斯自适应共振网络的航空发动机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310142148.8 | 申请日： | 2023-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN115994302A | 公开（公告）日： | 2023-04-21 |
| 发明（设计）人： | 杨顺昆;李红曼;路丹;苟晓冬 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G01M15/14;G06F18/2415;G06F18/23;G06N7/01 |
| 代理公司： | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人： | 王顺荣;唐爱华 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于柯西核贝叶斯自适应共振网络的航空发动机故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1：获取发动机数据并进行分析，对样本数据进行处理，描述发动机采样时刻下发动机的状态；步骤2：基于谱聚类分析方法实现对获取的多传感器发动机数据集进行故障状态划分，得到故障初期、故障频发期和故障晚期三种类型的数据；步骤3：基于卷积柯西核函数CCK和贝叶斯自适应共振网络BAM，构建卷积柯西核贝叶斯自适应共振分类模型CCKBAM；步骤4：基于构建的CCKBAM分类模型，进行类簇选择和类簇匹配跟踪，实现航空发动机故障状态分类诊断。该模型可帮助技术人员进行较为准确的故障诊断，当识别出发动机正处于故障初期时，可进行及时排查提高发动机运行的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 柯西核贝叶斯 自适应 共振 网络 航空发动机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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