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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开一种飞机舵机故障诊断方法、装置及介质，涉及故障诊断技术领域，对飞机舵机在运行状态下的音频信号进行特征提取，得到能量特征、时域特征和频域特征，再以能量特征、时域特征和频域特征作为输入，利用训练好的故障诊断模型得到故障诊断结果，故障诊断结果包括飞机舵机是否存在故障以及飞机舵机存在故障时的故障类型，由于音频信号相较于舵面参数更容易获取，故能够提高故障诊断效率，且由于通过训练好的故障诊断模型分析音频信号来进行故障诊断，相较于基于有限的舵面参数来进行故障诊断的方式，能够提高故障诊断精度。

主权项：1.一种飞机舵机故障诊断方法，其特征在于，所述飞机舵机故障诊断方法包括：获取飞机舵机在运行状态下的音频信号；对所述音频信号进行特征提取，得到能量特征、时域特征和频域特征；以所述能量特征、所述时域特征和所述频域特征作为输入，利用训练好的故障诊断模型得到故障诊断结果；所述故障诊断结果包括飞机舵机是否存在故障以及飞机舵机存在故障时的故障类型；能量特征的提取方法包括：对音频信号进行EMD分解，得到若干个内涵模态函数分量；对于每一个内涵模态函数分量，计算内涵模态函数分量的能量，所有内涵模态函数分量的能量组成能量特征；内涵模态函数分量的个数为5个，则对音频信号进行EMD分解，获取前5个内涵模态函数分量，针对每一个内涵模态函数分量，计算内涵模态函数分量的能量，将5个能量作为音频信号的能量特征；原始的音频信号经过EMD分解后，按照特征时间尺度从小到大的顺序依次分离获得一系列内涵模态函数分量，按照分解顺序选取其中最大的前5个内涵模态函数分量作为最终的内涵模态函数分量；计算最终的内涵模态函数分量的能量，内涵模态函数分量的能量的计算公式如下： ；其中，为第个最终的内涵模态函数分量的信号能量，为经过EMD分解和分离后得到的第个最终的内涵模态函数分量；为包括的采样点的总个数；所述训练好的故障诊断模型采用极限学习机，所述极限学习机包括依次连接的一层隐含层和一层输出层；在以所述能量特征、所述时域特征和所述频域特征作为输入，利用训练好的故障诊断模型得到故障诊断结果之前，所述飞机舵机故障诊断方法还包括：获取数据集；所述数据集包括多个样本音频信号和每一所述样本音频信号对应的故障标签，所述故障标签包括无故障和若干个故障类型；对于所述数据集中的每一样本音频信号，对所述样本音频信号进行特征提取，得到样本能量特征、样本时域特征和样本频域特征；以所述样本能量特征、所述样本时域特征和所述样本频域特征作为输入数据，以所述故障标签作为标签数据，对初始故障诊断模型进行训练，得到训练好的故障诊断模型；在对初始故障诊断模型进行训练时，所用的损失函数为： ；其中，为损失；为均方误差函数；为训练好的故障诊断模型的隐含层的输出；为输出连接权值；为标签数据；为的广义逆。

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