发动机故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种发动机故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取发动机的多个运行数据信息、以及目标预测时段的预测环境信息；根据各所述运行数据信息，确定所述发动机的运行情况信息；根据所述预测环境信息、所述发动机的运行情况信息，通过故障预测模型，仿真发动机的工作情况，得到所述发动机在目标预测时段的预测工作状态；根据所述发动机的预测工作状态，确定所述发动机的隐性故障信息；所述隐性故障信息为所述发动机可能产生的故障情况信息。采用本方法能够预测发动机的故障的效率。机的故障的效率。机的故障的效率。

【技术实现步骤摘要】
发动机故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种发动机故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]航空发动机健康管理(EHM)系统经历了从状态监视、故障诊断到预测与健康管理的逐步发展和完善过程，对健康管理系统及其收集的大数据进行分析并将其结构化为有用的信息，这些信息可用于提高航空发动机性能、减少停机时间并在故障中断操作之前预测故障。
[0003]传统的航空发动机的故障预测方式只能通过航空发动机健康管理系统，获取该航空发动机的运行情况信息，并通过该航空发动机的运行情况信息，人工判断该发动机可能存在的故障信息，从而导致预测发动机的故障的效率较差。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种发动机故障预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种发动机故障预测方法。所述方法包括：
[0006]获取发动机的多个运行数据信息、以及目标预测时段的预测环境信息；
[0007]根据各所述运行数据信息，确定所述发动机的运行情况信息；
[0008]根据所述预测环境信息、所述发动机的运行情况信息，通过故障预测模型，仿真发动机的工作情况，得到所述发动机在目标预测时段的预测工作状态；
[0009]根据所述发动机的预测工作状态，确定所述发动机的隐性故障信息；所述隐性故障信息为所述发动机可能产生的故障情况信息。
[0010]可选的，所述获取预测环境信息，包括：
[0011]获取目标预测时段的环境信息，对所述预测环境信息进行仿真操作，得到初始预测环境信息；
[0012]对所述初始预测环境信息进行除噪处理，得到所述预测环境信息。
[0013]可选的，所述根据各所述运行数据信息，确定所述发动机的运行情况信息，包括：
[0014]根据各所述运行数据信息，通过数据推演算法，得到所述发动机的运行效率、以及所述发动机的运行参数；
[0015]将所述运行效率、以及所述运行参数，作为所述发动机的运行情况信息。
[0016]可选的，所述根据所述预测环境信息、所述发动机的运行情况信息，通过故障预测模型，仿真发动机的工作情况，得到所述发动机在目标预测时段的预测工作状态，包括：
[0017]将所述预测环境信息、以及所述发动机的运行情况信息，输入故障预测模型，得到所述发动机在所述预测环境信息的情况下的当前的运行状态；
[0018]通过故障预测模型，按照预设仿真计划，仿真所述发动机在所述预测环境信息的
情况下的运行情况信息，得到所述发动机的仿真运行结果；
[0019]根据所述发动机的仿真运行结果，确定所述发动机的预测工作状态。
[0020]可选的，所述预设仿真计划包含多个仿真条件信息，所述通过故障预测模型，按照预设仿真计划，仿真所述发动机在所述预测环境信息的情况下的运行情况信息，得到所述发动机的仿真运行结果，包括：
[0021]针对每个仿真条件信息，通过所述故障预测模型，按照所述仿真条件信息，调整所述发动机的运行状态，仿真在已调整的运行状态、以及所述预测环境信息的情况下，所述发动机的运行情况信息，得到所述仿真条件信息对应的所述发动机的运行情况信息；
[0022]将各所述仿真条件信息对应的所述发动机的运行情况信息进行分类汇总，得到所述发动机的仿真运行结果。
[0023]可选的，所述确定所述发动机的隐性故障信息之后，还包括：
[0024]获取所述发动机在目标预测时段之后的实际故障信息；
[0025]计算所述隐性故障信息与所述实际故障信息的相似度；
[0026]在所述相似度不大于预设相似度的情况下，通过所述实际故障信息、以及所述隐性故障信息，对所述故障预测模型进行优化，得到已优化的故障预测模型；
[0027]将所述故障预测模型替换为所述已优化的故障预测模型，并返回计算所述隐性故障信息与所述实际故障信息的相似度步骤，直到所述隐性故障信息与所述实际故障信息的相似度大于预设相似度的情况下，将最后一次迭代得到的已优化的故障预测模型，作为故障预测模型。
[0028]第二方面，本申请还提供了一种发动机故障预测装置。所述装置包括：
[0029]获取模块，用于获取发动机的多个运行数据信息、以及目标预测时段的预测环境信息；
[0030]确定模块，用于根据各所述运行数据信息，确定所述发动机的运行情况信息；
[0031]仿真模块，用于根据所述预测环境信息、所述发动机的运行情况信息，通过故障预测模型，仿真发动机的工作情况，得到所述发动机在目标预测时段的预测工作状态；
[0032]预测模块，用于根据所述发动机的预测工作状态，确定所述发动机的隐性故障信息；所述隐性故障信息为所述发动机可能产生的故障情况信息。
[0033]可选的，所述获取模块，具体用于：
[0034]获取目标预测时段的环境信息，对所述预测环境信息进行仿真操作，得到初始预测环境信息；
[0035]对所述初始预测环境信息进行除噪处理，得到所述预测环境信息。
[0036]可选的，所述确定模块，具体用于：
[0037]根据各所述运行数据信息，通过数据推演算法，得到所述发动机的运行效率、以及所述发动机的运行参数；
[0038]将所述运行效率、以及所述运行参数，作为所述发动机的运行情况信息。
[0039]可选的，所述仿真模块，具体用于：
[0040]将所述预测环境信息、以及所述发动机的运行情况信息，输入故障预测模型，得到所述发动机在所述预测环境信息的情况下的当前的运行状态；
[0041]通过故障预测模型，按照预设仿真计划，仿真所述发动机在所述预测环境信息的
情况下的运行情况信息，得到所述发动机的仿真运行结果；
[0042]根据所述发动机的仿真运行结果，确定所述发动机的预测工作状态。
[0043]可选的，所述仿真模块，具体用于：
[0044]针对每个仿真条件信息，通过所述故障预测模型，按照所述仿真条件信息，调整所述发动机的运行状态，仿真在已调整的运行状态、以及所述预测环境信息的情况下，所述发动机的运行情况信息，得到所述仿真条件信息对应的所述发动机的运行情况信息；
[0045]将各所述仿真条件信息对应的所述发动机的运行情况信息进行分类汇总，得到所述发动机的仿真运行结果。
[0046]可选的，所述装置还包括：
[0047]样本获取模块，用于获取所述发动机在目标预测时段之后的实际故障信息；
[0048]计算模块，用于计算所述隐性故障信息与所述实际故障信息的相似度；
[0049]优化模块，用于在所述相似度不大于预设相似度的情况下，通过所述实际故障信息、以及所述隐性故障信息，对所述故障预测模型进行优化，得到已优化的故障预测模型；
[0050]迭代本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发动机故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取发动机的多个运行数据信息、以及目标预测时段的预测环境信息；根据各所述运行数据信息，确定所述发动机的运行情况信息；根据所述预测环境信息、所述发动机的运行情况信息，通过故障预测模型，仿真发动机的工作情况，得到所述发动机在目标预测时段的预测工作状态；根据所述发动机的预测工作状态，确定所述发动机的隐性故障信息；所述隐性故障信息为所述发动机可能产生的故障情况信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预测环境信息，包括：获取目标预测时段的环境信息，对所述预测环境信息进行仿真操作，得到初始预测环境信息；对所述初始预测环境信息进行除噪处理，得到所述预测环境信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述运行数据信息，确定所述发动机的运行情况信息，包括：根据各所述运行数据信息，通过数据推演算法，得到所述发动机的运行效率、以及所述发动机的运行参数；将所述运行效率、以及所述运行参数，作为所述发动机的运行情况信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测环境信息、所述发动机的运行情况信息，通过故障预测模型，仿真发动机的工作情况，得到所述发动机在目标预测时段的预测工作状态，包括：将所述预测环境信息、以及所述发动机的运行情况信息，输入故障预测模型，得到所述发动机在所述预测环境信息的情况下的当前的运行状态；通过故障预测模型，按照预设仿真计划，仿真所述发动机在所述预测环境信息的情况下的运行情况信息，得到所述发动机的仿真运行结果；根据所述发动机的仿真运行结果，确定所述发动机的预测工作状态。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设仿真计划包含多个仿真条件信息，所述通过故障预测模型，按照预设仿真计划，仿真所述发动机在所述预测环境信息的情况下的运行情况信息，得到所述发动机的仿真运行结果，包括：针对每个仿真条件信息，通过所述故障预测模型，按照所述仿真条件信息，调整所述发动机的运行状态，仿真...

【专利技术属性】
技术研发人员：何皑，杨鑫，胡忠志，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：