基于改进模式梯度谱熵的航空发动机控制系统传感器的智能故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110016434.0
IPC分类号：G01M15/00;G01R31/00;G05B23/02;G06F30/27;G06N3/08;G06N3/06
申请日期：
2021-01-07
申请人：
西北工业大学

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著录项信息

专利名称	基于改进模式梯度谱熵的航空发动机控制系统传感器的智能故障诊断方法
申请号	CN202110016434.0	申请日期	2021-01-07
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-01	公开/公告号	CN112881018A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01M15/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01M 机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试 G01M15/00 发动机的测试〔4〕	IPC分类号	G;0;1;M;1;5;/;0;0;;;G;0;1;R;3;1;/;0;0;;;G;0;5;B;2;3;/;0;2;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;6查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	李慧慧;缑林峰;刘志丹;孙瑞谦;杨江
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	陈星

摘要

本发明提出一种基于改进模式梯度谱熵的航空发动机控制系统传感器的智能故障诊断方法，首先采集航空发动机不同工作状态中，处于正常状态以及传感器不同故障状态下，航空发动机控制系统中若干可测传感器数据，构成样本数据集；对采集的传感器数据进行预处理后，对于每种健康状态的预处理后的样本数据，通过模式梯度谱熵的方法进行处理，得到对应谱熵图；其中模式梯度谱熵方法中的最大结构元素尺度λmax的取值，采用粒子群算法来自适应地确定；以谱熵图作为输入，训练CNN网络；并利用训练好的CNN模型得到传感器实时故障诊断结果。本发明能够提高传感器故障诊断准确率，高效准确的识别复杂非线性的航空发动机系统的故障模式，满足鲁棒性要求，对噪声干扰不敏感。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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