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公开(公告)号：CN108182452B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201711472261.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种基于分组卷积自编码器的航空发动机故障检测方法及系统，其中方法包括：变量分组步骤、基于变量之间的相关性将飞机通讯寻址与报告系统数据的变量分成多个变量组；特征提取步骤、采用卷积去噪自动编码器模型独立地提取每个变量组的特征；故障识别步骤、将所有变量组的特征融合起来形成特征向量，基于该特征向量采用支持向量机来识别故障样本。本发明不需要大量的专家知识经验，避免了繁琐的数据预处理工作，在没有大量良好的有标签样本的情况下仍然具有较好的综合故障检测性能，且鲁棒性好，适合于工程实践，计算与时间成本较低。
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公开(公告)号：CN108182452A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711472261.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及一种基于分组卷积自编码器的航空发动机故障检测方法及系统，其中方法包括：变量分组步骤、基于变量之间的相关性将飞机通讯寻址与报告系统数据的变量分成多个变量组；特征提取步骤、采用卷积去噪自动编码器模型独立地提取每个变量组的特征；故障识别步骤、将所有变量组的特征融合起来形成特征向量，基于该特征向量采用支持向量机来识别故障样本。本发明不需要大量的专家知识经验，避免了繁琐的数据预处理工作，在没有大量良好的有标签样本的情况下仍然具有较好的综合故障检测性能，且鲁棒性好，适合于工程实践，计算与时间成本较低。
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