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公开(公告)号：CN114969998A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210221847.7
申请日：2022-03-08
申请人： 西安交通大学 , 中国航天科工集团三十一研究所
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本公开揭示了一种基于故障特征迁移与渐进式微调的发动机故障诊断方法，包括：采集t0时刻待测发动机的运行数据；将该运行数据输入训练好的故障诊断模型，以获得待测发动机的无故障和故障特征数据；累积待测发动机的无故障特征数据，以获得无故障特征数据集；将待测发动机的故障特征数据和运行数据合并构建数据池，将数据池中的残差数据输入故障特征迁移模型中进行特征迁移后与数据池中的无残差数据融合和剪枝，以获得故障特征迁移数据；基于故障特征迁移数据和无故障特征数据集构建微调数据集并对训练好的故障诊断模型进行微调；采集t1至tn时刻待测发动机的运行数据，并重复执行步骤2至5，以实现对训练好的故障诊断模型的渐进式微调。
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公开(公告)号：CN114970662B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210221848.1
申请日：2022-03-08
申请人： 西安交通大学 , 中国航天科工集团三十一研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G01M15/00
摘要： 本公开揭示了一种基于故障特征迁移的发动机故障数据实时生成方法，包括：确定发动机故障特征参数，以采集数据源发动机的故障特征数据和已知对象发动机的无故障特征数据，并构建故障特征数据集I和无故障特征数据集Ib；求取故障特征数据集I中同类数据中心，以获取故障风格代表数据，根据故障风格代表数据构建故障风格数据集If；利用无故障数据集Ib和故障风格数据集If对VGG16‑Mini分类网络进行训练，以输出基于故障特征迁移的故障特征数据集Ig；根据故障特征参数采集待测对象发动机的无故障特征数据并构建无故障特征数据集Ib′，将无故障特征数据集Ib′输入训练好的VGG16‑Mini分类网络中求解，即可生成待测对象发动机的故障特征数据。
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公开(公告)号：CN114970662A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210221848.1
申请日：2022-03-08
申请人： 西安交通大学 , 中国航天科工集团三十一研究所
摘要： 本公开揭示了一种基于故障特征迁移的发动机故障数据实时生成方法，包括：确定发动机故障特征参数，以采集数据源发动机的故障特征数据和已知对象发动机的无故障特征数据，并构建故障特征数据集I和无故障特征数据集Ib；求取故障特征数据集I中同类数据中心，以获取故障风格代表数据，根据故障风格代表数据构建故障风格数据集If；利用无故障数据集Ib和故障风格数据集If对VGG16‑Mini分类网络进行训练，以输出基于故障特征迁移的故障特征数据集Ig；根据故障特征参数采集待测对象发动机的无故障特征数据并构建无故障特征数据集Ib′，将无故障特征数据集Ib′输入训练好的VGG16‑Mini分类网络中求解，即可生成待测对象发动机的故障特征数据。
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公开(公告)号：CN114969998B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210221847.7
申请日：2022-03-08
申请人： 西安交通大学 , 中国航天科工集团三十一研究所
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01M15/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本公开揭示了一种基于故障特征迁移与渐进式微调的发动机故障诊断方法，包括：采集t0时刻待测发动机的运行数据；将该运行数据输入训练好的故障诊断模型，以获得待测发动机的无故障和故障特征数据；累积待测发动机的无故障特征数据，以获得无故障特征数据集；将待测发动机的故障特征数据和运行数据合并构建数据池，将数据池中的残差数据输入故障特征迁移模型中进行特征迁移后与数据池中的无残差数据融合和剪枝，以获得故障特征迁移数据；基于故障特征迁移数据和无故障特征数据集构建微调数据集并对训练好的故障诊断模型进行微调；采集t1至tn时刻待测发动机的运行数据，并重复执行步骤2至5，以实现对训练好的故障诊断模型的渐进式微调。
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公开(公告)号：CN116467963A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310382314.1
申请日：2023-04-11
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/15 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于CFD仿真的轴流压气机叶片磨损故障特性获取方法，所述方法将叶片磨损简化为叶尖间隙值与叶片表面粗糙度均匀增大，通过流场仿真对叶片磨损形态的压气机，分别进行具有不同叶尖间隙值、不同叶片表面粗糙度以及同时具有两种情形叠加的叶片磨损的数值计算，与无故障压气机气动性能参数进行对比，得到压气机发生所述三种叶片磨损的性能衰退特性。采用单通道网格计算，节约计算资源，并且覆盖了不同叶片磨损程度，可表征发生叶片磨损故障后对压气机气动性能的影响，为航空发动机压气机气路故障数据仿真提供一类有效的故障特征系数。
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公开(公告)号：CN116401972A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310382413.X
申请日：2023-04-11
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/15 , G06F119/14 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了一种基于CFD仿真的轴流压气机叶片掉块故障特性获取方法，基于CFD软件建立无故障压气机以及具有叶尖掉块形态的压气机数值计算模型并对其进行网格划分；并分别对所述无故障压气机和不同相对位置发生叶尖掉块的压气机进行数值计算，获得其气动性能参数；在不同转速下，对发生叶尖掉块的压气机进行数值计算，获得其气动性能参数；将不同故障情形下的压气机气动性能参数与无故障压气机气动性能数据进行对比，得到压气机发生叶片掉块故障后的性能衰退特性。所述方法可准确表征发生叶尖掉块故障后对压气机气动性能的影响，并对该影响进行定量和定性的分析，基于分析结果可指导通过发动机性能模型的气路故障数据生成。
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