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申请/专利权人：震兑工业智能科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于SOM‑MQE的飞机发动机故障预警方法，属于设备故障预警技术领域，解决了现有技术中因不同飞机发动机的运行环境、使用寿命等方面的个体化差异导致的故障预测结果准确度较低的问题。方法步骤为：获取多个训练飞机发动机的全生命周期数据；全生命周期数据按照使用时长分为正常数据和异常数据；异常数据中包含全生命周期中预警区间内的故障预警数据；利用每个训练飞机发动机中的正常数据训练对应飞机发动机的SOM模型，并获得飞机发动机中故障预警数据的最小量化误差MQE；基于多个训练飞机发动机中故障预警数据的MQE的平均值，确定预警区间对应的MQE范围；基于MQE范围，进行待预警飞机发动机的故障预警。
主权项：1.一种基于SOM-MQE的飞机发动机故障预警方法，其特征在于，包括：获取多个训练飞机发动机的全生命周期数据；所述全生命周期数据按照使用时长分为正常数据和异常数据；所述异常数据中包含全生命周期中预警区间内的故障预警数据；利用每个训练飞机发动机中的所述正常数据训练对应飞机发动机的SOM模型，并获得所述飞机发动机中故障预警数据的最小量化误差MQE；执行：所述利用每个飞机发动机中的正常数据训练对应飞机发动机的SOM模型，获得最佳匹配单元；将所述故障预警数据与所述最佳匹配单元之间距离的最小值作为所述故障预警数据的最小量化误差MQE；基于所述多个训练飞机发动机中故障预警数据的最小量化误差MQE的平均值，确定预警区间对应的最小量化误差MQE范围；基于所述最小量化误差MQE范围，进行待预警飞机发动机的故障预警；执行：每采集一个待预警的飞机发动机的正常数据，利用采集的待预警飞机发动机的正常数据训练所述待预警飞机发动机的SOM模型；每采集一个待预警飞机发动机的异常数据，获得所述待预警飞机发动机中异常数据的最小量化误差MQE；若所述待预警的飞机发动机中异常数据的最小量化误差MQE在所述最小量化误差MQE范围内，则进行待预警飞机发动机的故障预警；其中，训练飞机发动机、待预警飞机发动机均为同类型的飞机发动机。
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