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公开(公告)号：CN108375474A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810075189.9
申请日：2018-01-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于航空发动机性能参数预测技术领域，提供了一种航空发动机过渡态关键性能参数预测方法。首先使用某研究所提供的航空发动机过渡态台架试验数据建立训练数据集和测试数据集；基于信息融合的思想，采用参数联合对排气温度进行预测和分析；并利用移动窗口技术进行滚动学习，从而从工程实际应用角度出发，对发动机的低压转子转速、排气温度等参数进行预测。
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公开(公告)号：CN108804850B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810675418.0
申请日：2018-06-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明属于航空发动机性能参数预测技术领域，提供了一种基于空间重构的航空发动机过渡态加速过程关键性能参数预测方法。本发明使用某研究所提供的航空发动机过渡态加速过程试验数据建立训练数据集和测试数据集；基于自动编码器的数据空间重构对数据集进行升维；采用以粒子群算法为代表的种群寻优算法对模型参数进行优化；最后利用对高维数据表现优秀的随机森林回归算法对过渡态性能参数进行回归，从工程应用角度出发，实现了有效的实时预测。
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公开(公告)号：CN108388860B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201810144056.2
申请日：2018-02-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于航空发动机故障诊断技术领域，提供了一种基于功率熵谱‑随机森林的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。本发明针对现有传统技术存在的上述不足，提出基于随机森林的航空发动机滚动轴承故障诊断方法，其中，首先使用某研究机构提供的航空发动机滚动轴承试验测量数据建立训练数据集和测试数据集；基于故障特征提取的思想，采用小波分析对原始采集数据进行时域统计分析和频域分析；从而从工程应用角度出发，实现了有效的故障诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108388860A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810144056.2
申请日：2018-02-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于航空发动机故障诊断技术领域，提供了一种基于功率熵谱-随机森林的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。本发明针对现有传统技术存在的上述不足，提出基于随机森林的航空发动机滚动轴承故障诊断方法，其中，首先使用某研究机构提供的航空发动机滚动轴承试验测量数据建立训练数据集和测试数据集；基于故障特征提取的思想，采用小波分析对原始采集数据进行时域统计分析和频域分析；从而从工程应用角度出发，实现了有效的故障诊断。
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公开(公告)号：CN108363844B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201810075177.6
申请日：2018-01-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于航空发动机预测技术领域，提供了一种航空发动机启动过程排气温度预测方法。本发明所要解决的技术问题是填补航空发动机在启动过程中排气温度预测的空缺，提供一种航空发动机启动过程排气温度预测方法，利用航空发动机地面试车数据，采用机器学习的方法得到发动机启动过程排气温度预测模型，该模型预测精度高、泛化性能好，预测结果可进一步用于发动机控制方面等，降低了发动机出现超温的可能性。相对于传统的单参数预测，本发明由于采用融合预测，包含了更多信息，使得预测误差降低；相对于单一的预测算法，本发明由于采用了AdaBoost.RT集成算法，对弱学习机进行集成，预测误差更小。
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公开(公告)号：CN108375474B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201810075189.9
申请日：2018-01-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于航空发动机性能参数预测技术领域，提供了一种航空发动机过渡态关键性能参数预测方法。首先使用某研究所提供的航空发动机过渡态台架试验数据建立训练数据集和测试数据集；基于信息融合的思想，采用参数联合对排气温度进行预测和分析；并利用移动窗口技术进行滚动学习，从而从工程实际应用角度出发，对发动机的低压转子转速、排气温度等参数进行预测。
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公开(公告)号：CN108804850A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810675418.0
申请日：2018-06-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于航空发动机性能参数预测技术领域，提供了一种基于空间重构的航空发动机过渡态加速过程关键性能参数预测方法。本发明使用某研究所提供的航空发动机过渡态加速过程试验数据建立训练数据集和测试数据集；基于自动编码器的数据空间重构对数据集进行升维；采用以粒子群算法为代表的种群寻优算法对模型参数进行优化；最后利用对高维数据表现优秀的随机森林回归算法对过渡态性能参数进行回归，从工程应用角度出发，实现了有效的实时预测。
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公开(公告)号：CN108363844A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810075177.6
申请日：2018-01-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于航空发动机预测技术领域，提供了一种航空发动机启动过程排气温度预测方法。本发明所要解决的技术问题是填补航空发动机在启动过程中排气温度预测的空缺，提供一种航空发动机启动过程排气温度预测方法，利用航空发动机地面试车数据，采用机器学习的方法得到发动机启动过程排气温度预测模型，该模型预测精度高、泛化性能好，预测结果可进一步用于发动机控制方面等，降低了发动机出现超温的可能性。相对于传统的单参数预测，本发明由于采用融合预测，包含了更多信息，使得预测误差降低；相对于单一的预测算法，本发明由于采用了AdaBoost.RT集成算法，对弱学习机进行集成，预测误差更小。
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