[發(fā)明專利]基于三維K-Means渦軸發(fā)動機載荷譜聚類分析方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011351674.8
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112633322A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋迎東;劉茜;魏銀;孫志剛;牛序銘;鄒鵬建
• 申請（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F30/27
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249
• 代理人: 陳國強

本發(fā)明公開了一種基于三維K?Means渦軸發(fā)動機載荷譜聚類分析方法，包括以下步驟：步驟(1)、將n個剖面的原始轉(zhuǎn)速譜、高度譜進行預(yù)處理；步驟(2)、民用渦軸發(fā)動機參數(shù)譜的特征分析；步驟(3)、基于典型任務(wù)段的三維K?Means模型的建立及典型剖面的劃分準(zhǔn)則。本發(fā)明為航空發(fā)動機的定壽、延壽提供重要依據(jù)，為航空發(fā)動機的強度分析、綜合任務(wù)譜的編制提供有效的預(yù)處理方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種航空發(fā)動機載荷譜聚類分析的方法，具體涉及一種運輸直升機航空發(fā)動機的救火類載荷譜聚類分析的方法。開展航空發(fā)動機載荷譜的研究至關(guān)重要，它是飛行高度、飛行馬赫數(shù)、飛行轉(zhuǎn)速、法向過載、油門桿角度、渦輪后燃氣溫度等重要載荷要素的組合，通過這些重要飛參數(shù)據(jù)的記錄與分析，可以為航空發(fā)動機的定壽、延壽提供重要依據(jù)。

背景技術(shù)

航空發(fā)動機載荷譜所對應(yīng)的飛行任務(wù)剖面包含了發(fā)動機的飛行信息，是飛機在實際飛行時所產(chǎn)生的具體數(shù)據(jù)，反映了發(fā)動機的實際使用狀況。然而，飛行任務(wù)剖面由于數(shù)量眾多，雜亂無序，難以找到相似剖面的規(guī)律性。針對這一情況，就需要提及聚類的概念。

物以聚類人以群分，顧名思義剖面的聚類指的是將區(qū)別不大的剖面聚集在一起，形成多類剖面。聚類原本是統(tǒng)計學(xué)上的概念，現(xiàn)在屬于機器學(xué)習(xí)中非監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇，大多都被應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域，簡單說可以用一個詞概括——物以類聚。從定義上講，聚類就是針對大量數(shù)據(jù)或者樣品，根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特性研究分類方法，并遵循這個分類方法對數(shù)據(jù)進行合理的分類，最終將相似數(shù)據(jù)分為一組，也就是同類相同、異類相異。聚類區(qū)別于分類的地方在于，聚類的劃分標(biāo)準(zhǔn)是多元的，要靠算法進行數(shù)據(jù)之前相似性的判斷，在聚類的結(jié)論出來之前，學(xué)者完全不知道每一類有什么特點。航空發(fā)動機的聚類分析本質(zhì)是對發(fā)動機實測數(shù)據(jù)的自動分類，以往的實測數(shù)據(jù)均采用手動分類的方式進行處理，隨著發(fā)動機可測參數(shù)越來越多，數(shù)據(jù)越來越多，航空發(fā)動機學(xué)者在處理數(shù)據(jù)時，更傾向于用聚類的方法先將數(shù)據(jù)進行分類，再進行數(shù)據(jù)的特征分析，此方法大大提高了學(xué)者處理數(shù)據(jù)的效率和精確度，進而為后續(xù)的損傷分析和編譜打下堅實的基礎(chǔ)。

聚類算法形式多樣，至于最終要采用哪種聚類算法，需要根據(jù)聚類目的和數(shù)據(jù)的種類決定。如果聚類分析被用作描述和探查的工具，可以對同一類型的數(shù)據(jù)嘗試多種算法，以揭示數(shù)據(jù)由不同的聚類而產(chǎn)生不同的結(jié)果。然而聚類算法雖然多種多樣，但大致可以分為如下幾個大類：K-Means聚類算法、層次聚類算法、FCM聚類算法、DBSCAN聚類算法、GMM聚類算法、SOM聚類算法。

針對航空發(fā)動機，現(xiàn)有技術(shù)中：

任冀賓(任冀賓；基于飛行參數(shù)靈敏度的飛機疲勞載荷譜典型飛行任務(wù)剖面研究；2008)，使用主成分分析的方式選擇了俯仰角速度、重心法向過載、飛行高度以及飛機重量和飛行速度這幾個對法向過載影響更敏感的飛行參數(shù)，作為某飛機飛行任務(wù)剖面分類的初始參考參數(shù)。然后在通過層次聚類法中的重心法形成樹狀圖進行相應(yīng)的聚類分析。

宋迎東(宋迎東；發(fā)動機飛行任務(wù)剖面的主成份聚類法；2002)，列出了通過主成分分析展開航空發(fā)動機飛行任務(wù)剖面分類的方式，并對某戰(zhàn)斗機發(fā)動機18個飛行任務(wù)剖面進行相應(yīng)的聚類分析工作。找到飛行高度、飛行馬赫數(shù)以及發(fā)動機轉(zhuǎn)速和發(fā)動機重心法向過載這幾個參數(shù)，作為分類的主要參數(shù)。使用重心法進行定量的聚類。

任冀賓和宋迎東均采用的是層次聚類法中的主成份聚類法。即先進行主成份分析，后聚類分析。所謂聚類分析法，即依照既定樣本的數(shù)個觀測指標(biāo)，找到可以計算樣本間切合度較高的樣本，并將其歸類，然后把剩余的契合度高的歸額外歸至一類。主成份分析法即找出綜合指標(biāo)，從而對有相關(guān)度的多指標(biāo)數(shù)據(jù)進行分析的一種方式。所以，通過主成分聚類法展開飛行任務(wù)剖面合并，首先要通過主成份分析的方式，盡量壓縮飛行任務(wù)剖面當(dāng)中的多指標(biāo)，繼而通過聚類分析的方式，依照通過主成份分析法得出的新指標(biāo)，展開飛行任務(wù)剖面的聚類分析。但最后均通過層次聚類的重心法進行定量的聚類，在編程中較為繁瑣，不利于進行批量處理。