南京航空航天大学彭逸获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种液体火箭发动机故障趋势预测与健康评估方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118171559B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410174047.3,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权一种液体火箭发动机故障趋势预测与健康评估方法是由彭逸;鲁峰;于兵强;程月华;程晓明设计研发完成,并于2024-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种液体火箭发动机故障趋势预测与健康评估方法在说明书摘要公布了:本发明公开一种液体火箭发动机故障趋势预测与健康评估方法,包括:根据模糊隶属度方法定义液体火箭发动机健康度指标和健康评价等级,并利用LSTM网络对发动机的推力及健康度进行预测,综合评估发动机故障发展趋势。本发明利用模糊评价分别对发动机推力及反映发动机综合性能的状态参数设计并计算健康度指标,并划分健康退化等级。基于ReliefF算法选取故障趋势预测输入特征参数,通过LSTM网络对发动机推力及状态健康度指标进行预测,对故障发展下的发动机的推进性能和安全状态进行综合评估,方法在长时间序列预测中具有优势,解决了故障发展下受多因素影响的发动机综合工作状态量化评估问题,能够及时获得发动机故障发展情况以避免非致命性故障影响火箭飞行。
本发明授权一种液体火箭发动机故障趋势预测与健康评估方法在权利要求书中公布了:1.一种液体火箭发动机故障趋势预测与健康评估方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤A,根据发动机推力衰退特点,设计基于模糊隶属度方法的推力单参数健康度指标,并计算推力健康度;根据推力健康度与推力健康等级的对应关系,确定推力健康等级; 步骤B,根据反映发动机综合性能的状态参数特点,设计基于模糊隶属度方法的状态健康度指标,计算状态健康度从而评定状态退化等级;具体步骤如下: 步骤B1,选择主涡轮转速nt、氧主泵泵后压力Ppo、燃料一级泵泵后压力Ppf1、液氧主阀流量Qovalve、燃料主阀流量Qfvalve作为反映发动机综合性能的状态健康度HD指标的评价因素集; 步骤B2,根据反映发动机综合性能的状态参数特点,定义健康、亚健康、临界故障和故障4种评价等级;建立正态分布的概率密度函数作为健康、亚健康和临界故障3个模糊集的隶属度函数,建立半梯形函数作为故障模糊集的隶属度函数;将反映发动机综合性能的各状态参数值代入隶属度函数中得到各状态参数对4个模糊集的隶属度,在时序点i计算模糊关系矩阵Ri: 其中,为状态参数在时序点i对于模糊集j的隶属度,j=1,2,3,4分别代表健康、亚健康、临界故障及故障模糊集,m表示评价发动机综合性能的状态参数个数; 步骤B3,计算第j个参数时序点i的标度值dij=cijsij,其中,cij为第j个参数在时序点i的参数值与该参数最佳估计值的绝对值,sij为第j个参数在时序点i对于各模糊集隶属度为1时的值与最佳估计差的绝对值的算术均值;构造判断矩阵S 求出判断矩阵S的最大特征根及对应特征向量,并归一化处理,即为各参数的权系数; 步骤B4,将各参数对于模糊集的隶属度与各参数的权系数进行加权计算,得到各参数对于时序点i的融合隶属度,即 其中,bij为时序点i对于第j个模糊集多参数融合后的隶属度,aip为时序点i第p个参数的权系数,为第p个参数在时序点i对于第j个模糊集的隶属度; 步骤B5,在各时序点i=1,2,…,n分别计算对于各模糊集的多参数融合后的隶属度B=bi1bi2bi3bi4,其中n为参与评价的时序点总个数,得到状态参数在多时序点上对于各模糊集的模糊关系矩阵R: 之后通过二级指标融合的方法,从多时序点层面进行隶属度融合;第一级融合中,根据3个一级评判指标B,B,B3得到评判矩阵Btime1: 第二级融合中根据二级重要程度系数对3个一级评判指标加权计算,由下式得到状态参数在多时序点融合后对于各模糊集的隶属度: Btime2=b1b2b3b4=AgBtime1 其中,b1,b2,b3,b4分别代表多时序点融合后得到的状态参数对于各模糊集的隶属度,A为二级重要程度系数; 步骤B6,由隶属度计算发动机状态健康度HD: 其中,k1,k2,…,k7为状态健康度计算待定系数,由曲线拟合得到; 步骤B7,根据状态健康度与状态退化等级的对应关系,以计算得到的状态健康度进行状态退化等级划分; 步骤C,采用ReliefF算法从液体火箭发动机监测参数中选取故障趋势预测输入特征参数,利用故障趋势预测输入特征参数构建的数据集训练LSTM网络对发动机推力以及状态健康度指标进行预测,设计综合推力和状态退化程度的健康评估逻辑,对发动机故障发展趋势进行综合评估。
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