一种基于变分神经异常检测架构的涡扇发动机故障检测方法
申请号:CN202510496247
申请日期:2025-04-21
公开号:CN120336823A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于变分神经异常检测架构的涡扇发动机故障检测方法,涉及航空发动机故障检测与诊断技术领域,该方法包括:获取涡扇发动机在飞行状态下的多元传感器数据,并进行数据预处理,得到涡扇发动机传感器故障诊断数据集;构建基于变分神经异常检测的涡扇发动机故障诊断模型及统一的多任务联合优化目标函数,利用涡扇发动机传感器故障诊断数据集,对故障诊断模型进行训练,通过统一的多任务联合优化目标函数实现参数的迭代更新;采集涡扇发动机在飞行状态下的实时多元传感器数据并输入至训练完成的故障诊断模型中,实时评估发动机运行状态。本发明有效提高了涡扇发动机故障诊断的准确性,保障了航空发动机的运行安全。
技术关键词
涡扇发动机
故障检测方法
多元传感器
故障诊断模型
传感器故障诊断
卷积特征
编码模块
发动机运行状态
重构模块
重构误差
多任务
数据
航空发动机故障
健康状态识别
故障类别
飞行马赫数
高压压气机
样本
语义