[发明专利]一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 201811510220.3 | 申请日： | 2018-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN109580230A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 韩联庆 | 申请（专利权）人： | 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 |
| 主分类号： | G01M15/00 | 分类号： | G01M15/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国航空专利中心 11008 | 代理人： | 王世磊 |
| 地址： | 710000 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 发动机故障诊断 结果矩阵 矩阵 发动机参数 输入发动机 故障结果 历史数据 实时数据 特征参数 解析 | ||
1.一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络；
向所述BP神经网络输入发动机特征参数实时数据或历史数据矩阵；
通过所述BP神经网络进行发动机故障诊断，并得到结果矩阵；
根据所述结果矩阵解析出发动机故障结果。
2.根据权利要求1所述的发动机故障诊断方法，其特征在于：所述根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络，具体包括：
依据经验、事实或已有成果确定发动机故障类型；
根据所述故障类型，提取与所述故障类型对应的特征参数；
根据所述故障类型和所述特征参数，构建BP神经网络；
所述BP神经网络包括输入层、中间层和输出层，所述BP神经网络的输入层神经元为各个特征参数，所述BP神经网络的输出层神经元代表不同的故障类型。
3.根据权利要求1所述的发动机故障诊断方法，其特征在于，所述根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络，具体包括：
筛选出引发故障的发动机参数数据，组成输入矩阵；
根据不同故障，组成目标矩阵；
使用由所述输入矩阵和所述目标矩阵定义的样本训练BP神经网络。
4.一种基于BP神经网络的发动机故障诊断装置，其特征在于，装置包括训练单元、输入单元、诊断单元，解析单元，其中：
所述训练单元，用于根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络；
所述输入单元，用于向所述BP神经网络输入发动机特征参数实时数据或历史数据矩阵；
所述诊断单元，用于通过所述BP神经网络进行发动机故障诊断，并得到结果矩阵；
所述解析单元，用于根据所述结果矩阵解析出发动机故障结果。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，未经中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811510220.3/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
