-
公开(公告)号：CN112947385B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110300884.2
申请日：2021-03-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Transformer模型的飞行器故障诊断方法和系统，属于故障检测领域。改进Transformer模型将Transformer模型中最后的Softmax函数层替换为输出神经元个数为1的全连接层，方法包括：采用训练样本集对改进Transformer模型进行训练，得到训练好的改进Transformer模型，所述训练样本为飞行器状态信息‑飞行器中的执行器故障信息对；将待测飞行器的状态信息输入至训练好的改进Transformer模型，输出对应的飞行器中的执行器故障信息。本发明对Transformer模型进行改进，创新提出将改进Transformer模型与故障诊断结合，由于改进Transformer模型能够很好地处理时序数据，即使是相隔较远的历史数据也能并行处理。所以提取到的状态特征更加优质，建立起的状态‑故障关系更准确，进一步使得故障诊断误差小。
-
公开(公告)号：CN112947385A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110300884.2
申请日：2021-03-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Transformer模型的飞行器故障诊断方法和系统，属于故障检测领域。改进Transformer模型将Transformer模型中最后的Softmax函数层替换为输出神经元个数为1的全连接层，方法包括：采用训练样本集对改进Transformer模型进行训练，得到训练好的改进Transformer模型，所述训练样本为飞行器状态信息‑飞行器中的执行器故障信息对；将待测飞行器的状态信息输入至训练好的改进Transformer模型，输出对应的飞行器中的执行器故障信息。本发明对Transformer模型进行改进，创新提出将改进Transformer模型与故障诊断结合，由于改进Transformer模型能够很好地处理时序数据，即使是相隔较远的历史数据也能并行处理。所以提取到的状态特征更加优质，建立起的状态‑故障关系更准确，进一步使得故障诊断误差小。
