- 专利标题: 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
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申请号: CN202110047892.0申请日: 2021-01-14
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公开(公告)号: CN112765908B公开(公告)日: 2022-11-18
- 发明人: 孙希明 , 唐琦 , 赵宏阳 , 全福祥 , 丁子尧 , 郭迪
- 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
- 专利权人: 大连理工大学
- 当前专利权人: 大连理工大学
- 当前专利权人地址: 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
- 代理机构: 大连理工大学专利中心
- 代理商 李晓亮
- 主分类号: G06F30/28
- IPC分类号: G06F30/28 ; G06F30/27 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06F111/10 ; G06F113/08 ; G06F119/14
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。
公开/授权文献
- CN112765908A 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 公开/授权日:2021-05-07