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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日：2021-11-03
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN114004094B
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;G06F16/28;G06F11/07;G06N3/0464;G06N3/045;G06N5/01;G06N5/04;G06F18/23213
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2022.02.22#实质审查的生效;2022.02.01#公开
摘要：本发明属于故障诊断技术领域，具体涉及了一种航空发动机气路故障诊断专家系统构建方法、系统及设备，旨在解决目前没有针对涡轴涡桨发动机状态分析和故障诊断领域的专家系统的问题。本发明包括：基于故障数据提取故障特征值构建故障特征库；通过FMEA方法获取故障信息构建故障模式库；将故障特征值与故障模式通过Apriori算法进行关联性分析，将所述故障模式库与故障特征库相关联；通过决策树算法分析故障特征库中的故障特征值构建决策树知识库；将本领域专家经验固化为故障知识库；完成所述发动机气路故障诊断专家系统的构建；本发明能够通过传感器数据对涡轴涡桨发动机运行中遇到的问题进行分析，精确地诊断出故障的定位和原因。
主权项：1.一种发动机气路故障诊断专家系统构建方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100，获取发动机气路原始数据；步骤S200，对所述原始数据进行预处理操作、标注故障数据和故障数据提取，获得故障数据；步骤S300，基于所述故障数据提取故障特征值，并构建故障特征库；步骤S400,通过FMEA分析报告，对历史故障进行分析，获取故障模式，进而构建故障模式库；步骤S500，基于所述故障特征值与故障模式通过Apriori算法进行关联性分析，将故障模式库与故障特征库相关联；所述故障特征库和故障模式库组成涡轴涡桨发动机数据库；步骤S600，通过决策树算法分析所述故障特征值，构建决策树知识库；步骤S700,将本领域专家经验固化为故障知识库；步骤S800，结合所述决策树知识库和所述故障知识库，并添加用户的管理和权限设置，知识库的管理和诊断推测，完成发动机气路故障诊断专家系统的构建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 发动机气路故障诊断专家系统构建方法、系统及设备
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