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公开(公告)号：CN106777554B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201611070039.6
申请日：2016-11-29
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
IPC分类号： G06F30/17 , G01M15/00 , G06F119/04
摘要： 本发明具体地说是一种基于状态基线的航空发动机气路单元体健康状态评价方法，其特征在于包括如下步骤：步骤A，确定本评价体系需要获取的发动机巡航状态参数集合，并以此集合为依据划定样本库覆盖范围，以划定的覆盖范围为依据解析ACARS报文，收集发动机历史巡航数据，建立发动机机队状态基线训练样本库；步骤B，确定需要监控的单元体性能指标，分析单元体工作特性影响因素，建立各单元体状态基线模型；步骤C，从机队状态基线训练样本库中选择相应历史数据，对各单元体状态基线模型进行训练，获得单元体状态基线；步骤D，在对单台发动机的某单元体进行健康状态评价时，以准确评估单元体的缓慢性能衰退过程。
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公开(公告)号：CN107977526B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201711365259.6
申请日：2017-12-18
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种大涵道比民航发动机性能诊断方法及系统，其中方法包括：采用非线性方法对发动机各个气路单元体进行单独建模并组建为发动机整机稳态模型，并利用健康发动机的观测数据对模型参数进行训练；通过滑动窗口采样方法获得待诊断发动机的气路参数的观测值，基于所述发动机整机稳态模型，利用改进的无迹卡尔曼滤波的观测方程对待诊断发动机的气路参数的观测值进行滤波，得到用于评估单元体衰退程度的多个单元体衰退因子。本发明通过将发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波相结合对单元体衰退趋势进行跟踪，在民航发动机飞行数据上的实验显示，该方法所获得的性能诊断结果具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN107977526A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711365259.6
申请日：2017-12-18
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
IPC分类号： G06F17/50
CPC分类号： G06F17/5009
摘要： 本发明涉及一种大涵道比民航发动机性能诊断方法及系统，其中方法包括：采用非线性方法对发动机各个气路单元体进行单独建模并组建为发动机整机稳态模型，并利用健康发动机的观测数据对模型参数进行训练；通过滑动窗口采样方法获得待诊断发动机的气路参数的观测值，基于所述发动机整机稳态模型，利用改进的无迹卡尔曼滤波的观测方程对待诊断发动机的气路参数的观测值进行滤波，得到用于评估单元体衰退程度的多个单元体衰退因子。本发明通过将发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波相结合对单元体衰退趋势进行跟踪，在民航发动机飞行数据上的实验显示，该方法所获得的性能诊断结果具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN108563806B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201810010555.2
申请日：2018-01-05
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种基于相似性的发动机气路参数长期预测方法及系统，其中方法包括：通过计算得到目标轨迹和各个历史轨迹之间的逐点距离特征的时间序列，并利用得到的逐点距离特征的时间序列评估目标轨迹与各个历史轨迹之间的统计距离利用得到的统计距离和历史轨迹样本，针对每个预测时间点上的单个特征元素，使每个历史轨迹样本都生成一个目标轨迹的假想的高斯函数形式的概率密度估计，成为一个假想高斯元集合；通过降序聚合方法对获得的假想高斯单元集合进行聚合，得到目标特征的高斯混合模型。本发明相对于自回归滑动平均、反向传播神经网络和传统的基于相似性的预测方法相比具有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN106777554A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611070039.6
申请日：2016-11-29
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
CPC分类号： G06F17/5086 , G01M15/00 , G06F2217/76
摘要： 本发明具体地说是一种基于状态基线的航空发动机气路单元体健康状态评价方法，其特征在于包括如下步骤：步骤A，确定本评价体系需要获取的发动机巡航状态参数集合，并以此集合为依据划定样本库覆盖范围，以划定的覆盖范围为依据解析ACARS报文，收集发动机历史巡航数据，建立发动机机队状态基线训练样本库；步骤B，确定需要监控的单元体性能指标，分析单元体工作特性影响因素，建立各单元体状态基线模型；步骤C，从机队状态基线训练样本库中选择相应历史数据，对各单元体状态基线模型进行训练，获得单元体状态基线；步骤D，在对单台发动机的某单元体进行健康状态评价时，以准确评估单元体的缓慢性能衰退过程。
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公开(公告)号：CN108563806A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810010555.2
申请日：2018-01-05
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
IPC分类号： G06F17/50
CPC分类号： G06F17/5095 , G06F17/5009
摘要： 本发明涉及一种基于相似性的发动机气路参数长期预测方法及系统，其中方法包括：通过计算得到目标轨迹和各个历史轨迹之间的逐点距离特征的时间序列，并利用得到的逐点距离特征的时间序列评估目标轨迹与各个历史轨迹之间的统计距离利用得到的统计距离和历史轨迹样本，针对每个预测时间点上的单个特征元素，使每个历史轨迹样本都生成一个目标轨迹的假想的高斯函数形式的概率密度估计，成为一个假想高斯元集合；通过降序聚合方法对获得的假想高斯单元集合进行聚合，得到目标特征的高斯混合模型。本发明相对于自回归滑动平均、反向传播神经网络和传统的基于相似性的预测方法相比具有更高的预测精度。
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