摘要
本发明公开了一种航空发动机健康监测方法。本发明方法所使用稳态基线模型的相似换算系数为通过可解释性深度神经网络模型生成的修正相似换算系数;所述可解释性深度神经网络模型通过以下方法建立:S1、根据地面稳态数据拟合初步的发动机稳态基线模型;S2、根据高空稳态数据计算所述可测参数的修正相似换算系数;S3、建立初步的深度神经网络模型;S4、对所述初步的深度神经网络模型进行解释性分析,对其中的输入特征及神经元进行精简,得到所述可解释性深度神经网络模型。本发明还公开了一种航空发动机健康监测装置。本发明可为稳态基线模型实时提供更精确的修正相似换算系数,且占用软硬件资源较少。
技术关键词
深度神经网络模型
航空发动机
健康监测方法
健康监测装置
稳态
涡轮出口温度
基线
梯度算法
健康监测模块
参数
压气机
低压
转子
数据
地面
偏差
高压
压力
资源
系统为您推荐了相关专利信息
齿廓端面
齿轮专用
倒圆装置
航空发动机
多工位定位工装
模拟仿真方法
构型
金属镍
电子结构
密度泛函理论
参数
无线网络
深度神经网络模型
标记
能耗评估模型
深度神经网络模型
水电站机组
工况
水电机组故障
时序
耦合特征
风险预测模型
推进器
工况
卷积神经网络模型