[发明专利]一种航空设备故障预测方法在审

专利信息
申请号: 202111241714.8 申请日: 2021-10-25
公开(公告)号: CN113962308A 公开(公告)日: 2022-01-21
发明(设计)人: 胡月;邓栋;徐文文 申请(专利权)人: 成都飞机工业(集团)有限责任公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 代理人: 赵凯
地址: 610092 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 航空 设备 故障 预测 方法
【说明书】:

本发明公开了一种航空设备故障预测方法,属于故障预测维护技术领域,其特征在于,包括以下步骤:a、获取设备数据,并对设备数据进行归一化处理;b、建立并训练基于神经网络算法和局部线性嵌入算法的故障特征参数提取模型,将降维模型训练数据输入故障特征参数提取模型,得到提取的数据特征;c、建立并训练多层感知机分类器;d、将数据特征输入到多层感知机分类器中,得到当前设备系统状态的预测结果。本发明通过建立故障特征参数提取模型,学习设备系统中和各种故障相关的参数之间的复杂关系,自动提取故障数据特征,最后将特征参数输入到多层感知机进行设备状态预测,能够有效提高预测的准确性和快速性。

技术领域

本发明涉及到故障预测维护技术领域,尤其涉及一种航空设备故障预测方法。

背景技术

随着航空专用设备朝大型化、复杂化方向发展,应用场合的特殊性要求航空航天装备对故障的容忍度极低,这与愈发复杂的系统可能带来的风险产生矛盾。因而,传统的定期排查、事后管理维修等系统维护手段已经无法适应航空航天装备的发展趋势,高效、准确、低成本的航空航天装备监测维护系统和科学的维修管理,以及预测性维修方法需求愈发强烈。

现有航空专用设备系统的维护方式主要采用事后维护和周期定检,事后维护属于被动维护。周期定检通常依靠人工对维护周期进行决策,容易造成维护不足或者维护过剩的现象,这两种维护方式都严重影响设备使用率和飞机生产效率,不能基于设备实时状态给出科学的维护策略。此外,现有故障诊断方法主要通过人为指定故障判据,对设备系统进行检查,这种方法需要大量经验知识,且难以覆盖所有故障发生情况,受人工经验判断准确性影响较大,存在着不足。

公开号为CN 112083244A,公开日为2020年12月15日的中国专利文献公开了一种综合化航空电子设备故障智能诊断系统,包括:分别相连数据库的数据预处理模块和故障预测结果评价模块,相连霍克斯过程模块的生存分析预测模块,其特征在于:数据预处理模块从第一数据库中将采集设备数据转换为设备的ID号和设备发生故障时间戳的差值,将这两列数据存入第一数据库中作为故障事件序列,建立基于训练集的独立预后模型和预测模型;霍克斯过程模块从数据预处理模块中读取数据,模拟发生的历史事件,对于未来事件的发生激励,根据每个观察到的设备对故障事件序列进行激励,将设备在过去时间内的故障事件的发生进行霍克斯过程的强度函数建模,周期性地向下位机发送检测信号,通过接收的响应数据帧判断系统是否产生故障和系统故障的类型,对故障类型、故障部位及原因进行诊断,基于霍克斯过程的故障诊断,将检测到的故障信号送入生存分析预测模块辨识故障大小和时变特性,引入时间依存变量,以生存结局和生存时间为因变量构建比例风险回归模型COX回归模型,通过变量赋值定义构建模型所用样本,利用比例风险回归模型COX分析带有截尾生存时间的资料,从霍克斯过程模块中得到生存函数,通过累积风险函数预测设备故障的返回时间;将变化产生的新信息送入故障预测结果评价模块,利用平均绝对误差MAE对最终的故障时间预测的时间戳进行度量,根据不同故障时间戳的单位进行故障分析,完成故障诊断任务。

该专利文献公开的综合化航空电子设备故障智能诊断系统,能够克服传统故障诊断方法推理过程模糊、阈值不确定的问题。但是,诊断的准确性和快速性欠佳。

发明内容

本发明为了克服上述现有技术的缺陷,提供一种航空设备故障预测方法,本发明通过建立故障特征参数提取模型,学习设备系统中和各种故障相关的参数之间的复杂关系,自动提取故障数据特征,最后将特征参数输入到多层感知机进行设备状态预测,根据预测结果进行维护决策,能够有效提高预测的准确性和快速性。

本发明通过下述技术方案实现:

一种航空设备故障预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

a、获取设备数据,并对设备数据进行归一化处理,作为为降维模型训练数据;

b、建立并训练基于神经网络算法和局部线性嵌入算法的故障特征参数提取模型,将归一化处理后的降维模型训练数据输入故障特征参数提取模型,得到提取的数据特征;

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