[發明專利]一種發動機的故障預測方法有效
| 申請號： | 201710249558.7 | 申請日： | 2017-04-17 |
| 公開（公告）號： | CN107044349B | 公開（公告）日： | 2018-12-14 |
| 發明（設計）人： | 梁斌;楊春春;李志恒;楊君;蘆維寧;王學謙;譚俊波 | 申請（專利權）人： | 清華大學深圳研究生院 |
| 主分類號： | F02C9/00 | 分類號： | F02C9/00;G01M15/14 |
| 代理公司： | 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223 | 代理人： | 方艷平 |
| 地址： | 518055 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 發動機 故障預測 有效測量 歸一化處理 連接網絡 特征提取 切片 樣本 剩余使用壽命 切片處理 神經網絡 分類器 傳感器 飛行器 送入 輸出 分類 應用 | ||
1.一種發動機的故障預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1：獲取所述發動機的多個傳感器的有效測量數據；
S2：對所述有效測量數據進行歸一化處理；
S3：將歸一化處理后的所述有效測量數據進行切片處理，形成多個切片樣本；
S4：將多個所述切片樣本分別送入深度神經網絡進行特征提取，特征提取后連接到全連接網絡；
S5：根據所述全連接網絡的輸出，通過softmax分類器進行分類，確定所述發動機的剩余使用壽命。
2.根據權利要求1所述的發動機的故障預測方法，其特征在于，所述發動機為燃氣渦輪發動機。
3.根據權利要求1所述的發動機的故障預測方法，其特征在于，步驟S1中具體包括：獲取所述發動機的多個傳感器的直接測量數據，根據所述直接測量數據求得各個傳感器在所述發動機上的波動方差，并將所述直接測量數據中波動方差小于10-10的數據進行剔除，剔除后剩余的直接測量數據形成所述有效測量數據。
4.根據權利要求1所述的發動機的故障預測方法，其特征在于，步驟S3中所述切片處理中切片的時間長度為20～30個時間單元。
5.根據權利要求1所述的發動機的故障預測方法，其特征在于，步驟S3中所述切片樣本的輸入為切片處理后的切片，輸出為對應的剩余使用壽命。
6.根據權利要求1至5任一項所述的發動機的故障預測方法，其特征在于，步驟S4中的所述深度神經網絡采用長短時記憶網絡。
7.根據權利要求6所述的發動機的故障預測方法，其特征在于，所述長短時記憶網絡包括兩層長短時記憶單元。
8.根據權利要求7所述的發動機的故障預測方法，其特征在于，第一層所述長短時記憶單元的個數為128個，第二層所述長短時記憶單元的個數為64個。
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