[发明专利]一种基于FWA-RNN模型的航空发电机故障诊断方法在审
| 申请号： | 201810017397.3 | 申请日： | 2018-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN108241298A | 公开（公告）日： | 2018-07-03 |
| 发明（设计）人： | 崔江;刘力宇;张卓然 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 曹芸 |
| 地址： | 210017 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于FWA‑RNN模型的航空发电机故障诊断方法，属于发电机状态监测与故障诊断领域。该方法主要步骤如下：(1)故障模式分析及测试信号选取；(2)确定航空发电机待测信号并通过传感器在各种工作状态下采集大量数据，之后传输给计算机进行数据存储；(3)将获得的大量数据做FFT变换，并进行归一化处理。将获得的数据分为训练样本和测试样本；(4)结合测试样本数据利用FWA优化RNN所有初始参数，建立神经网络模型，将训练样本作为输入进行故障分类；(5)检测模型准确性。本发明具有良好的数据自适应能力及鲁棒性，能够有效提高航空发电机故障分类检测效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 航空发电机 故障分类 故障诊断 训练样本 发电机状态监测 故障模式分析 故障诊断领域 神经网络模型 归一化处理 模型准确性 自适应能力 测试信号 测试样本 初始参数 待测信号 结合测试 数据存储 样本数据 鲁棒性 传感器 检测 准确率 采集 传输 计算机 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于FWA‑RNN模型的航空发电机故障诊断方法，其特征在于，主要包括以下步骤：(1) 故障模式分析及测试信号选取：分析航空发电机的故障模式类型，确定故障类型数目；(2) 信号采集：确定航空发电机待测信号并利用传感器在各种工作状态下采集大量数据，之后传输给计算机进行数据存储；(3) 数据预处理：将获得的大量数据做快速傅里叶变换，并进行归一化处理；将获得的数据分为训练样本和测试样本；(4) 网络运行：结合测试样本数据利用FWA优化RNN所有初始参数，建立神经网络模型，将训练样本作为输入进行故障分类；(5) 性能测试：检测模型准确性。
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