[发明专利]一种基于数字孪生的航空发动机气路故障预测方法在审
| 申请号： | 202310540954.0 | 申请日： | 2023-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN116595873A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 王栋;徐昌一;孙希明 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/15;G06F30/17;G06N3/0442;G06N3/0499;G06F111/10 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于数字孪生技术及航空发动机故障预测领域，提供了一种基于数字孪生的航空发动机气路故障预测方法。本发明提出的Wiener‑BP误差修正模型根据发动机数字孪生体与真实发动机传感器测量值的误差建立一个非线性动态误差补偿模型，克服了现有数字孪生体存在时间累积误差的弊端。同时，根据误差数据训练得到的Wiener‑BP误差修正模型具有较强的泛化能力，可适用于多种类型的发动机数字孪生体，具有良好的普适性。本发明的方法通过参数预测算法得到发动机气路参数的预测值，将气路参数预测值传入经过误差修正的数字孪生体进行仿真，得到发动机在未来时刻的预计工作状态，从而实现气路故障预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数字 孪生 航空发动机 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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