CN119467144A 一种基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法 （湖南大学）

一种基于多传感器和光谱数据融合的发动本发明涉及一种基于多传感器和光谱数据实际光谱特征进行校正以获得实际光谱校正特2S2.采集待检测发动机的发动机尾焰的第二光谱数据，并基于所述第二光谱数据获取S3.采集所述待检测发动机的发动机尾焰的实际尾焰温度和实际尾焰压力，并基于所述实际尾焰温度和所述实际尾焰压力对所述实际光谱特征进行校正以获得实际光谱校正S4.基于所述理想光谱特征和所述实际光谱校正特征获取用于判断所述待检测发动机2.根据权利要求1所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特针对所述目标物质获取其原子吸收光谱中的特征吸收波长，并在所述第一光谱数据中提取出相应的光谱峰值以作3.根据权利要求2所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特针对所述目标物质获取其原子吸收光谱中的特征吸收波长，并在所述第二光谱数据中提取出相应的光谱峰值以作4.根据权利要求3所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特5.根据权利要求4所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特3步骤S3中，采集所述待检测发动机的发动机尾焰的实际6.根据权利要求5所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特7.根据权利要求6所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特S52.基于指数加权移动平均公式分别构建关于所述初始均值的动态均值和关于所述S53.基于所述动态均值和所述动态标准差8.根据权利要求7所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特步骤S52中，基于指数加权移动平均公式分别构建关于所述初始均值的动态均值和关4其中，表示加权系数，且其取值为0.1至0.3，表示当前新产生的理想光谱特征，9.根据权利要求8所述的基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，其特和/或用于判断所述光谱特征比差异是否异常的第二动态阈[Rmin,Rmax]=[ur-2Jr,lr+20]5[0002]液体火箭发动机在高温高压环境下长时间工作时，容易[0005]本发明的目的在于提供一种基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方S1.采集正常发动机的发动机尾焰的第一光谱数据，并基于所述第一光谱数据对S2.采集待检测发动机的发动机尾焰的第二光谱数据，并基于所述第二光谱数据S3.采集所述待检测发动机的发动机尾焰的实际尾焰温度和实际尾焰压力，并基于所述实际尾焰温度和所述实际尾焰压力对所述实际光谱特征进行校正以获得实际光谱S4.基于所述理想光谱特征和所述实际光谱校正特征获取用于判断所述待检测发6波长在所述第一光谱数据中提取出相应的光谱峰值以作为所波长在所述第二光谱数据中提取出相应的光谱峰值以作为所特征获取用于判断所述待检测发动机是否故障的动态特征的步骤中，所述动态特征包括：所述目标物质的光谱特征差异和/或光谱特征;;7S52.基于指数加权移动平均公式分别构建关于所述初始均值的动态均值和关于S53.基于所述动态均值和所述动态标准差;;步骤S52中，基于指数加权移动平均公式分别构建关于所述初始均值的动态均值;;异常的第一动态阈值范围和/或用于判断所述光谱特征比差异是否异常的第二动态阈值范;;89[0024]图1是示意性表示根据本发明的一种实施方式的发动机故障检测方法的步骤框S2.采集待检测发动机的发动机尾焰的第二光谱数据，并基于第二光谱数据获取S3.采集待检测发动机的发动机尾焰的实际尾焰温度和实际尾焰压力，并基于实际尾焰温度和实际尾焰压力对实际光谱特征进行校正以获S4.基于理想光谱特征和实际光谱校正特征获取用于判断待检测发动机是否故障次的方式以实现对整个点火开始到结束的过程中第一光谱数据的温度和实际尾焰压力的采集时间对应提取相应的基准温度和基准压力即可，在此不再赘;;获得相应的实际光谱校正特征。;;;;;;;。;;S52.基于指数加权移动平均公式分别构建关于初始均值的动态均值和关于初始;;阈值范围包括：用于判断光谱特征差异是否异常的第一动态阈值范围和/或用于判断光谱;;ARcr/re）分别进行判断，由此，即可分别判断出各个金属元素的光谱特征比差异(定待检测发动机存在故障的步骤中，若动态特征超出动态阈值范围的次数超出预设阈值，[0