System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种发动机气路故障检测方法、系统、设备及介质技术方案_技高网

一种发动机气路故障检测方法、系统、设备及介质技术方案

技术编号:43828942 阅读:5 留言:0更新日期:2024-12-31 18:29
本发明专利技术涉及发动机故障检测技术领域,具体地说,涉及一种发动机气路故障检测方法、系统、设备及介质;该方法首先预处理获取的发动机状态数据,得到多维发动机状态数据;然后从多维发动机状态数据中提取发动机状态特征并增维;最后从增维后的发动机状态特征中选取具有区分度的特征组合,调用支持向量机分析所述特征组合,得到发动机气路故障检测结果;采用增维的方式优化故障特征,挖掘得到故障隐藏信息,提升了故障检测准确率;并通过拟合定位得到故障点数据,消除了增维过程中冗余特征和噪声的干扰,进一步提升故障检测在不平衡数据上的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及航空发动机检测,具体地说,涉及一种发动机气路故障检测方法、系统、设备及介质


技术介绍

1、航空发动机是为飞机飞行提供推进动力的一种复杂的热力机械,在工作过程中,很多部件长期处于高转速、高应力、高温、高压状态,使得发动机发生故障的时间具有不确定性。作为飞行器的重要组成部分,发动机的运行状态直接影响其安全服役。因此,及时且准确地进行发动机的故障检测与管理不仅能实现视情维护和减少维修成本,而且能提高飞行安全性;通过研究和发展准确而可靠的发动机故障检测技术,能有效地增强飞行器运行过程的安全性及经济性。

2、现有的气路故障检测方法受传感器精度及环境干扰的影响,飞行监控数据中常包含较多冗余特征及噪声,这类数据在增加模型训练负担的同时降低了故障检测精度;并且发动机实际运行时所采集的监测数据中的正常样本数量远大于故障样本数量,极不均衡的样本分布对故障检测方法的学习过程造成影响,弱化模型的泛化能力。


技术实现思路

1、本专利技术针对现有的气路故障检测方法易受飞行监控数据中冗余特征及噪声的干扰,导致检测精度下降的问题,提出一种发动机气路故障检测方法、系统、设备及介质;该方法首先预处理获取的发动机状态数据,得到多维发动机状态数据;然后从多维发动机状态数据中提取发动机状态特征并增维;最后从增维后的发动机状态特征中选取具有区分度的特征组合,调用支持向量机分析所述特征组合,得到发动机气路故障检测结果;采用增维的方式优化故障特征,挖掘得到故障隐藏信息,提升了故障检测准确率。

<p>2、本专利技术具体实现内容如下:

3、一种发动机气路故障检测方法,首先预处理获取的发动机状态数据,得到多维发动机状态数据;然后从多维发动机状态数据中提取发动机状态特征,并增维;最后从增维后的发动机状态特征中选取具有区分度的特征组合,调用支持向量机分析所述特征组合,得到发动机气路故障检测结果。

4、为了更好地实现本专利技术,进一步地,所述发动机气路故障检测方法具体包括以下步骤:

5、步骤s1:从发动机航后数据中获取发动机状态数据,并预处理;

6、步骤s2:从多维发动机状态数据提取得到发动机状态特征,并根据设定的增维类型增维所述发动机状态特征;所述增维类型包括指数增维、对数增维、差分增维和组合增维;

7、步骤s3:将增维后的发动机状态特征进行特征选择,得到具有区分度的特征组合,并根据调用支持向量机分析特征组合,得到发动机气路故障检测结果。

8、为了更好地实现本专利技术,进一步地,所述步骤s1具体包括以下步骤:

9、步骤s11:获取发动机航后数据,并从发动机航后数据中提取得到发动机状态数据;

10、步骤s12:预处理发动机状态数据,得到多维发动机状态数据。

11、为了更好地实现本专利技术,进一步地,所述步骤s2具体包括以下步骤:

12、步骤s21:从多维发动机状态数据提取得到发动机状态特征;

13、步骤s22:线性组合、对数变换和指数变换提取得到的发动机状态特征,得到扩充后的发动机状态特征;

14、步骤s23:根据设定的增维类型增维扩充后的发动机状态特征。

15、为了更好地实现本专利技术,进一步地,所述步骤s3具体包括以下步骤:

16、步骤s31:调用近邻成分分析算法将增维后的发动机状态特征进行特征选择,并计算特征评分;

17、步骤s32:根据设定的正则化系数,计算特征权重向量,得到特征排序结果;

18、步骤s33:调用主成分分析法,结合特征评估分和特征排序结果分析得到具有区分度的特征组合,并作为优化后的发动机状态特征;

19、步骤s34:调用支持向量机分析优化后的发动机状态特征,得到发动机气路故障检测结果。

20、为了更好地实现本专利技术,进一步地,所述发动机气路故障检测方法还包括:

21、步骤s4:从发动机故障结果中获取故障数据,并根据设定的置信区间,以正态分布的方式拟合故障数据,得到扩充后的故障数据,将扩充后的故障数据输入至支持向量机,结合设定的增维类型得到故障点数据。

22、基于上述提出的发动机气路故障检测方法,为了更好地实现本专利技术,进一步地,提出一种发动机气路故障检测系统,用于执行上述的发动机气路故障检测方法;包括预处理单元、增维单元、检测单元;

23、所述预处理单元,用于预处理获取的发动机状态数据,得到多维发动机状态数据;

24、所述增维单元,用于从多维发动机状态数据中提取发动机状态特征,并增维;

25、所述检测单元,用于从增维后的发动机状态特征中选取具有区分度的特征组合,调用支持向量机分析所述特征组合,得到发动机气路故障检测结果。

26、为了更好地实现本专利技术,进一步地,所述发动机气路故障检测系统还包括定位单元;

27、所述定位单元,用于从发动机故障结果中获取故障数据,并根据设定的置信区间,以正态分布的方式拟合故障数据,得到扩充后的故障数据,将扩充后的故障数据输入至支持向量机,结合设定的增维类型得到故障点数据。

28、基于上述提出的发动机气路故障检测方法,为了更好地实现本专利技术,进一步地,提出一种电子设备,包括存储器和处理器;所述存储器上存储有计算机程序;当所述计算机程序在所述处理器上执行时,实现上述的发动机气路故障检测方法。

29、基于上述提出的发动机气路故障检测方法,为了更好地实现本专利技术,进一步地,提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令;当所述计算机指令在上述的电子设备上执行时,实现上述的发动机气路故障检测方法。

30、本专利技术具有以下有益效果:

31、(1)本专利技术通过采用增维的方式增加故障特征,得到更具区分度的特征组合,挖掘故障特征隐藏信息,提高了故障检测精度和运算有效性。

32、(2)本专利技术通过拟合得到故障点数据,消除了增维过程中冗余特征和噪声的干扰,提升故障检测在不平衡数据上的检测准确率。

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【技术保护点】

1.一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,首先预处理获取的发动机状态数据,得到多维发动机状态数据;然后从多维发动机状态数据中提取发动机状态特征,并增维;最后从增维后的发动机状态特征中选取具有区分度的特征组合,调用支持向量机分析所述特征组合,得到发动机气路故障检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述发动机气路故障检测方法具体包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括以下步骤:

4.根据权利要求2所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括以下步骤:

6.根据权利要求5所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述发动机气路故障检测方法还包括:

7.一种发动机气路故障检测系统,用于执行如权利要求1所述的发动机气路故障检测方法;其特征在于,包括预处理单元、增维单元、检测单元;

8.根据权利要求7所述的一种发动机气路故障检测系统,其特征在于,所述发动机气路故障检测系统还包括定位单元;

9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器;所述存储器上存储有计算机程序;当所述计算机程序在所述处理器上执行时,实现如权利要求1-6任一项所述的发动机气路故障检测方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令;当所述计算机指令在如权利要求9所述的电子设备上执行时,实现如权利要求1-6任一项所述的发动机气路故障检测方法。

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【技术特征摘要】

1.一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,首先预处理获取的发动机状态数据,得到多维发动机状态数据;然后从多维发动机状态数据中提取发动机状态特征,并增维;最后从增维后的发动机状态特征中选取具有区分度的特征组合,调用支持向量机分析所述特征组合,得到发动机气路故障检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述发动机气路故障检测方法具体包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述步骤s1具体包括以下步骤:

4.根据权利要求2所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述步骤s2具体包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的一种发动机气路故障检测方法,其特征在于,所述步骤s3具体包括以下步骤:

6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨光明宁竞樊伟
申请(专利权)人:四川泛华航空仪表电器有限公司
类型:发明
国别省市:

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