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申请/专利权人：中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
申请日：2024-11-13
公开（公告）日：2024-12-17
公开（公告）号：CN119150697A
专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]
专利摘要：本申请提供一种涡轮冷却器在线状态监测的传感器优化布局方法和装置，属于航空机电领域。本申请提供的方法，包括基于涡轮冷却器故障监测信号类型及故障覆盖率指标确定传感器类型；建立涡轮冷却器仿真模型；获取故障信号，将所述故障信号输入所述仿真模型，所述故障信号至少包括运行参数和振动参数；基于所述仿真模型的输出结果与所述故障信号的相关性分析识别故障敏感监测点，确定传感器布局位置；基于所述传感器布局位置和所述传感器类型布设所述涡轮冷却器的在线状态监测传感器。本申请提供的涡轮冷却器在线状态监测的传感器优化布局方法和装置，可在线监测涡轮冷却器运行状态，实时获取故障信息，实现高精度故障定位。
专利权项：1.一种涡轮冷却器在线状态监测的传感器优化布局方法，其特征在于，所述方法包括：基于涡轮冷却器故障监测信号类型及故障覆盖率指标确定传感器类型；建立涡轮冷却器仿真模型；获取故障信号，将所述故障信号输入所述仿真模型，所述故障信号至少包括运行参数和振动参数；基于所述仿真模型的输出结果与所述故障信号的相关性分析识别故障敏感监测点，确定传感器布局位置；基于所述传感器布局位置和所述传感器类型布设所述涡轮冷却器的在线状态监测传感器。
百度查询： 中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心 涡轮冷却器在线状态监测的传感器优化布局方法和装置
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