涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统

专利申请号：CN202310875540.3

公 开 号：CN116611523A

发 明 人：闫伟 康甜 苏家昊 李明阳 季增彦 张一诺 

代 理 人：济南圣达知识产权代理有限公司黄海丽

代理机构：济南圣达知识产权代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20230818

公 开 日：20230718

专利主分类号：G06N5/04

关 键 词：涡轮风扇发动机 子概念 神经元激活 工作参数 故障预测 健康指数 预测结果 网络 图谱 故障预测结果 机械故障预测 自然语言描述 解释性信息 解释信息 排序算法 输出故障 网络输出 预测 准确率 构建 推理 拓扑 改进 

摘      要：本发明涉及机械故障预测技术领域，公开了涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统，其中方法包括：获取涡轮风扇发动机的工作参数；将涡轮风扇发动机的工作参数，输入到训练后的预测网络中输出故障预测结果；从训练后的预测网络中，提取神经元激活值；将神经元激活值，分别输入到若干个训练后的解释网络中，每个训练后的解释网络输出对应故障子概念的健康指数；其中，训练后的解释网络与故障子概念之间是一一对应的；将故障子概念的健康指数，输入到改进的拓扑排序算法，在构建的实体‑事件知识图谱上进行推理，得到故障预测结果的可解释信息；故障的自然语言描述和子知识图谱。实现了在故障预测准确率高的同时获得预测结果的解释性信息。