[发明专利]一种基于CNN的航空发动机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202011535827.4 | 申请日： | 2020-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN112766303A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 全哲;高晋峰;肖桐;郭燕;李磊 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市兴科达知识产权代理有限公司 44260 | 代理人： | 殷瑜 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的航空发动机故障诊断方法，本防使用的数据集为航空发动机传感器收集到的气路参数，其中包含发生各种故障时的气路参数以及正常情况下的气路参数，并且是按照时间序列采集的数据，使用了卷积神经网络可以充分的挖掘气路参数之间前后变化的特征，相比于传统方法对离散数据进行建模(针对具体某个时刻的数据进行分析)来说，不仅考虑到了不同时刻气路参数具体数值的变化，进一步考虑了连续时刻参数变化的趋势特征和前后的联系，由于使用了CNN具有一定的平移不变性，所以泛化能力更好，可以取得更加全面更加高级更加复杂的特征，紧接着提出了一种新型的损失函数，用于评价模型的分类结果，从而实现故障的诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 航空发动机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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