[发明专利]用于飞机的空气管理系统的系统层级故障诊断有效
| 申请号： | 201610237223.9 | 申请日： | 2016-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN106406270B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | J.Z.黑尔;S.古普塔;N.A.纳加;P.M.德奥尔兰多;R.D.沃尔萨尔 | 申请（专利权）人： | 哈米尔顿森德斯特兰德公司;康涅狄格大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 张金金;姜甜 |
| 地址： | 美国康*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于飞机的空气管理系统的系统层级故障诊断。本发明提供一种分级故障检测和隔离系统、方法和/或计算机程序产品，所述分级故障检测和隔离系统、方法和/或计算机程序产品促进复杂联网系统中的故障检测和隔离，同时降低计算复杂性和错误警报。所述系统、方法和/或计算机程序产品利用系统层级隔离和检测算法以及诊断树来系统地隔离所述复杂联网系统的故障子系统、组件等。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 飞机 空气 管理 系统 层级 故障诊断 | ||
【主权项】：
一种方法，其包括：利用基于物理学的模型累积来自多个传感器的传感器数据，所述基于物理学的模型含有微分方程，所述微分方程描述复杂联网系统内的组件和子系统；通过算法选择最佳传感器的子集以捕获来自多个传感器的每个故障模式的效应，每个传感器与所述复杂联网系统内的所述组件和所述子系统中的至少一个相关联；针对所述复杂联网系统内的每个子系统和组件训练多个神经网络以检测并且识别所述传感器数据内的故障；以及响应于选择最佳传感器的所述子集和针对每个子系统和组件训练多个神经网络，执行所述算法以检测并且隔离所述传感器数据内的所述故障。
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