公开(公告)号：CN111832617A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010506419.X

申请日：2020-06-05

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘训臣 ,  黄嗣博 ,  卫思霁 ,  何涛 ,  董忠璇

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G01M15/00

Abstract: 本发明公开了一种发动机冷态测试故障诊断方法，包括以下步骤：进行发动机冷态测试并获取m个发动机样本并将其分为m1个正常发动机样本和m2个故障发动机样本，然后将m1个正常的发动机样本和m2个故障发动机样本进行数据整理形成m3个正常发动机样本和m4个故障发动机样本，使得m3与m4满足以下关系： 以及m3+m4≧100，搭建LSTM神经网络，并将处理过的样本数据导入LSTM神经网络进行训练和进行自检验，然后对待诊断的发动机进行冷态测试并提取测试数据，将测试数据输入自检验过的模型，模型自动输出诊断结果。本发明可以降低对试验人员专业性要求，还可以提高训练模型在训练样本较小时的训练效果。

公开(公告)号：CN111832617B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202010506419.X

申请日：2020-06-05

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘训臣 ,  黄嗣博 ,  卫思霁 ,  何涛 ,  董忠璇

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G01M15/00

Abstract: 本发明公开了一种发动机冷态测试故障诊断方法，包括以下步骤：进行发动机冷态测试并获取m个发动机样本并将其分为m1个正常发动机样本和m2个故障发动机样本，然后将m1个正常的发动机样本和m2个故障发动机样本进行数据整理形成m3个正常发动机样本和m4个故障发动机样本，使得m3与m4满足以下关系：以及m3+m4≧100，搭建LSTM神经网络，并将处理过的样本数据导入LSTM神经网络进行训练和进行自检验，然后对待诊断的发动机进行冷态测试并提取测试数据，将测试数据输入自检验过的模型，模型自动输出诊断结果。本发明可以降低对试验人员专业性要求，还可以提高训练模型在训练样本较小时的训练效果。

公开(公告)号：CN111562111A

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN202010507706.2

申请日：2020-06-05

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 刘训臣 ,  卫思霁 ,  黄嗣博 ,  何涛 ,  董忠璇

IPC: G01M15/00 ,  G06F30/20 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种发动机冷态测试故障诊断方法，包括以下步骤：进行发动机冷态测试并获取m个发动机样本；从m个发动机样本中的每一个发动机样本内提取n个特征参数；对m个发动机样本进行数据整理，将m个发动机样本区分为m1个正常发动机样本和m2个故障发动机样本，并将该m个发动机样本的n个特征参数以矩阵表示，形成样本数据表；通过软件搭建决策树模型，并将该样本数据表导入该模型进行训练；对待诊断的发动机进行冷态测试并提取n个特征参数，将该n个特征参数输入该训练好的模型，该模型自动输出诊断结果。本发明可以快速、准确的输出发动机故障诊断结果，降低发动机冷试诊断对人力、时间和知识的要求。