[发明专利]基于深度学习的航空发动机转子系统故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 202211079626.7 | 申请日： | 2022-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN115905853A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 何斌;杨振坤;李刚;程斌;陆萍;朱忠攀;张朋朋 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/241;G06F18/213;G06F18/22;G06F17/14;G01M13/045;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的航空发动机转子系统故障诊断方法及装置，涉及航空发动机故障诊断技术领域。包括：获取待诊断的航空发动机轴承的一维振动信号数据；对一维振动信号数据进行预处理，得到二维时频域图像；将二维时频域图像输入到训练好的特征提取网络，得到待诊断的航空发动机轴承的故障分类结果。本发明通过对一维轴承振动信号数据进行时频分析，生成具有物理意义的二维时频图像，能够充分挖掘出数据的频域特征，具有鲁棒性高、抗噪声的优点。基于视觉多层感知机的特征提取网络，能够获取具有全局依赖关系的高维故障特征，进一步提高诊断的准确性。迁移学习有助于克服故障样本量不足的局限性，加速故障诊断算法的实际应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 航空发动机 转子 系统 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
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