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公开(公告)号：CN111144018B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201911398282.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及航空发动机整体性能检测技术领域，特别涉及一种基于航后数据的航空发动机整机剩余性能提取方法，包括以下步骤：S100、对起飞报提供的EGTM时间序列进行预处理，具体包括EGTM时间序列的异常值处理、缺失值处理和降噪处理；S200、基于预处理后的EGTM时间序列和水洗维修记录建立可恢复性能模型；S300、结合S200的可恢复性能模型，从预处理后的EGTM序列中提取剩余性能。本发明提供的基于航后数据的航空发动机整机剩余性能提取方法有助于研究航空发动机衰退规律，对于进一步掌握航空发动机性能衰退规律有重要意义，实现了航空发动机的状态监控和健康管理，从而提高飞行安全，降低了航空发动机的使用成本。
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公开(公告)号：CN112749764B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110119388.7
申请日：2021-01-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及航空发动机运行状态数据分析技术领域，特别涉及一种基于QAR数据的航空发动机运行状态分类方法，包括对获取的QAR数据进行预处理；对预处理后的QAR数据进行图像化处理；将图像化处理后的QAR数据放入卷积神经网络训练，以生成航空发动机运行状态分类模型；采用所述分类模型对出现故障的发动机进行故障状态分类。本发明提供的分类方法将全航段QAR数据图像化处理与卷积神经网络相结合以获得分类模型，再利用该分类模型对数据进行故障状态分类。通过该分类方法可以达到准确的分类效果，有助于研究航空发动机状态辨识与故障诊断，因此不仅能够提高飞行安全、降低成本，且对于基于数据驱动方法的航空发动机健康管理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112749764A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110119388.7
申请日：2021-01-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及航空发动机运行状态数据分析技术领域，特别涉及一种基于QAR数据的航空发动机运行状态分类方法，包括对获取的QAR数据进行预处理；对预处理后的QAR数据进行图像化处理；将图像化处理后的QAR数据放入卷积神经网络训练，以生成航空发动机运行状态分类模型；采用所述分类模型对出现故障的发动机进行故障状态分类。本发明提供的分类方法将全航段QAR数据图像化处理与卷积神经网络相结合以获得分类模型，再利用该分类模型对数据进行故障状态分类。通过该分类方法可以达到准确的分类效果，有助于研究航空发动机状态辨识与故障诊断，因此不仅能够提高飞行安全、降低成本，且对于基于数据驱动方法的航空发动机健康管理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111144018A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911398282.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及航空发动机整体性能检测技术领域，特别涉及一种基于航后数据的航空发动机整机剩余性能提取方法，包括以下步骤：S100、对起飞报提供的EGTM时间序列进行预处理，具体包括EGTM时间序列的异常值处理、缺失值处理和降噪处理；S200、基于预处理后的EGTM时间序列和水洗维修记录建立可恢复性能模型；S300、结合S200的可恢复性能模型，从预处理后的EGTM序列中提取剩余性能。本发明提供的基于航后数据的航空发动机整机剩余性能提取方法有助于研究航空发动机衰退规律，对于进一步掌握航空发动机性能衰退规律有重要意义，实现了航空发动机的状态监控和健康管理，从而提高飞行安全，降低了航空发动机的使用成本。
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