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申请/专利权人：西安交通大学;中国航发四川燃气涡轮研究院

摘要：基于故障数据增强的发动机鲁棒加速控制计划设计方法，其中，方法包括：在发动机飞行包线内生成无故障加速控制计划数据；对加速控制计划数据中的压力参数注入故障，获得故障数据增强的加速控制计划数据；建立多层感知机神经网络模型，并使用正常加速计划与故障数据增强的加速控制计划对网络进行训练，训练后的网络作为鲁棒加速控制计划；使用数据类别作为类别特征，训练过程中对加速计划数据按照类别分组，并按组计算类别损失函数与类别指标函数；使用样本类别权重与类别损失函数加权计算总损失函数，并使用总损失函数更新网络模型参数，使用故障类别平均指标调节各类故障样本权重，使得鲁棒加速计划在不同类别样本中的加速控制效果更加均衡。

主权项：1.一种基于故障数据增强的发动机鲁棒加速控制计划设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100：在发动机飞行包线范围内生成无故障的加速控制计划数据Dn，标记为正常类别Cn；步骤S200：对所述加速控制计划数据Dn中的风扇入口总压参数Pt2，压气机入口总压Pt25分别注入故障，获得故障数据增强的加速控制计划数据D2，D25，分别标记为Pt2故障类别C2，Pt25故障类别数据C25；步骤S300：建立多层感知机神经网络模型，并使用加速计划数据Dn与故障数据增强的加速控制计划数据D2，D25对网络进行训练，训练后的多层感知机神经网络作为鲁棒加速控制计划；步骤S400：使用数据类别Cn，C2，C25作为类别特征，训练过程中对加速计划数据按照类别进行分组，并按组计算类别损失函数lossn，lossf2，lossf25与类别指标函数metricn，metric2，metric25；步骤S500：使用样本类别权重Wn，W2，W25与类别损失函数lossn，lossf2，lossf25，加权计算总损失函数Loss，并使用总损失函数Loss更新神经网络模型参数；步骤S600：结合类别指标函数metricn，metric2，metric25计算故障类别的平均指标metricm；并使用平均指标更新各类别样本权重，使得鲁棒加速计划在不同类别样本中的加速控制效果更加均衡。

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百度查询： 西安交通大学 中国航发四川燃气涡轮研究院 故障数据增强的航空发动机鲁棒加速控制计划设计方法