一种基于图像序列分析的燃气涡轮发动机燃烧室稳定性分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110047892.0
IPC分类号：G06F30/28;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14
申请日期：
2021-01-14
申请人：
大连理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于图像序列分析的燃气涡轮发动机燃烧室稳定性分析方法
申请号	CN202110047892.0	申请日期	2021-01-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112765908A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/28	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;8;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;1;1;/;1;0;;;G;0;6;F;1;1;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;1;9;/;1;4查看分类表>
申请人	大连理工大学	申请人地址	辽宁省大连市甘井子区凌工路2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	大连理工大学	当前权利人	大连理工大学
发明人	孙希明;唐琦;赵宏阳;全福祥;丁子尧;郭迪
代理机构	大连理工大学专利中心	代理人	李晓亮

摘要

一种基于图像序列分析的燃气涡轮发动机燃烧室稳定性分析方法，属于航空发动机故障预测与健康管理领域。首先，获取燃气涡轮发动机燃烧室内部流场数据。其次，对燃烧室流场图像进行预处理，分别得到判别模型数据集、预测模型数据集，并将两个数据集打乱顺序后均划分成训练集和测试集。再次，构建3DWaveNet模块作为预测模型的生成网络，并构建其判别网络，组合生成、判别网络构成预测模型，以预测模型数据集中的训练集进行训练，使用测试集进行评估。最后，根据判别模型数据集构建判别模型，以判别模型数据集中的训练集对模型进行训练，使用测试集进行测评。本发明在燃烧室稳定性分析上应用图像序列预测技术，能够对预测准确性和稳定性进行有效提升。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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