[发明专利]一种发动机的故障预测方法有效
| 申请号： | 201710249558.7 | 申请日： | 2017-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN107044349B | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 梁斌;杨春春;李志恒;杨君;芦维宁;王学谦;谭俊波 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | F02C9/00 | 分类号： | F02C9/00;G01M15/14 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 方艳平 |
| 地址： | 518055 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种发动机的故障预测方法，包括以下步骤：获取所述发动机的多个传感器的有效测量数据；对所述有效测量数据进行归一化处理；将归一化处理后的所述有效测量数据进行切片处理，形成多个切片样本；将多个所述切片样本分别送入深度神经网络进行特征提取，特征提取后连接到全连接网络；根据所述全连接网络的输出，通过softmax分类器进行分类，确定所述发动机的剩余使用寿命。本发明提出的发动机的故障预测方法，流程简单，易于操作，能够广泛应用于飞行器的各类发动机中。 | ||
| 搜索关键词： | 发动机 故障预测 有效测量 归一化处理 连接网络 特征提取 切片 样本 剩余使用寿命 切片处理 神经网络 分类器 传感器 飞行器 送入 输出 分类 应用 | ||
【主权项】：
1.一种发动机的故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取所述发动机的多个传感器的有效测量数据；S2：对所述有效测量数据进行归一化处理；S3：将归一化处理后的所述有效测量数据进行切片处理，形成多个切片样本；S4：将多个所述切片样本分别送入深度神经网络进行特征提取，特征提取后连接到全连接网络；S5：根据所述全连接网络的输出，通过softmax分类器进行分类，确定所述发动机的剩余使用寿命。
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