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一种基于KEOS-ELM算法的航空发动机传感器智能解析余度设计方法

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本发明公开了一种基于KEOS‑ELM算法的航空发动机传感器智能解析余度设计方法，该方法包括：建立基于KEOS‑ELM算法的航空发动机高压转速NH、压气机出口温度T3、压气机出口压力P3、涡轮出口压力P5四个传感器信号预测模型；采用卡尔曼滤波算法和在线学习策略更新KEOS‑ELM网络拓扑参数；根据预测残差和残差变化率进行传感器故障信号在线识别；基于KEOS‑ELM算法的传感器故障隔离和信号重构。本发明解决了现有的基于预测残差的传感器漂移故障诊断方法存在的故障识别不及时，误诊以及漏诊等问题，可以及时识别传感器偏置和漂移故障，对于航空发动机实时健康管理、降低维修成本有着积极促进的作用。

著录项

公开/公告号CN109635318A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-04-16

原文格式PDF
申请/专利权人南京航空航天大学;
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申请/专利号CN201811293589.3
发明设计人鲁峰;吴金栋;黄金泉;吴斌;仇小杰;
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申请日2018-11-01
分类号G06F17/50(20060101);
代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人王路
地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
入库时间 2024-02-19 10:02:02

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-05-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20181101

实质审查的生效
2019-04-16

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