摘要
本发明属于航空发动机风险预警技术领域,尤其涉及一种航空发动机轴承故障风险预警方法,具体包括:获取实时轴承运行数据;将所述实时轴承运行数据输入至故障风险预警模型,获取风险分级预警,其中,所述故障风险预警模型通过训练集训练,所述训练集为轴承的多模态数据,所述故障风险预警模型从实时轴承运行数据提取多维度信号频域空间特征,提取所述实时轴承运行数据的时序依赖特征,将所述多维度信号频域空间特征和时序依赖特征拼接后输入R2D2网络,输出故障动作概率分布。本发明能够突破传统技术在实时性、准确性和适应性方面的瓶颈,提高轴承故障风险预警的准确率。
技术关键词
航空发动机轴承
风险预警方法
预警模型
深度Q学习网络
依赖特征
训练集
信号
风险预警技术
时序
数据
策略
验证机制
模块
异常事件
动态更新
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
元学习策略
循环加载试验装置
预警方法
回声状态网络
基底
矿井瓦斯监测
预警模型
位置更新
参数优化模型
预警方法
监测预警方法
预警模型
多时间尺度
多尺度
时间序列分析方法
山洪泥石流
监测预警方法
预警模型
直方图均衡化方法
样本