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    • 1. 发明授权
    • 一种基于发动机气路静电信号的异常颗粒物检测方法
    • CN114034755B
    • 2024-01-12
    • CN202111190764.8
    • 2021-10-13
    • 郑州航空工业管理学院
    • 文振华王法松郭霄石承飞方鹏亚李树豪孙新
    • G01N27/60G06F18/00G06F18/10G06F18/2136
    • 本发明公开了一种基于发动机气路静电信号的异常颗粒物检测方法,包括以下步骤:1)构建静电检测信号随机变量,将所述随机变量的集合表征为一个随机向量,通过识别随机向量中的稀疏异常随机变量以实现检测异常颗粒的目标;2)构建基于压缩感知的多重测量信号模型,即MMV‑CS,通过在随机向量的独立采样集合和测量信号的重数之间进行类比,获知压缩感知的多重测量信号模型与异常信号检测之间的内在关系;3)MMV‑CS模型中测量矩阵的近似估计;4)提出MMV‑LASSO算法进行优化求解/恢复随机向量;5)根据恢复的随机向量检测其中的异常变量。本发明实用性强,可广泛应用于航空发动机技术领域。(56)对比文件王超 等.基于静电互相关灵敏度加权的气路碎片监测《.北京航空航天大学学报》.2020,第46卷(第03期),第457-464页.文振华.基于静电感应的航空发动机气路监测技术研究《.中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2011,(第6期),第C031-21页.徐光南 等.采用压缩感知的流程工业异常监测数据检验与修复方法《.西安交通大学学报》.2020,第54卷(第02期),第59-70页.王法松 等.压缩感知的多重测量向量模型与算法分析《.信号处理》.2012,第28卷(第06期),第785-792页.简献忠 等.MMV模型在电能质量扰动信号重构中的应用《.控制工程》.2017,第24卷(第04期),第793-798页.张秀君 等.基于压缩感知的电能质量信号重构算法研究《.浙江工贸职业技术学院学报》.2016,第16卷(第01期),第30-33页.刘晏池 等.基于分布式压缩感知的智能用电网络高分辨率谐波与间谐波测量《.仪器仪表学报》.2015,第36卷(第10期),第2161-2166页.刘芳 等.结构化压缩感知研究进展《.自动化学报》.2013,第39卷(第12期),第1980-1995页.Wang Fasong 等.Compressed BlindSignal Reconstruction Model andAlgorithm《.Circuits Syst Signal process》.2016,第35卷(第9期),第3192-3219页.Fasong Wang 等.Applications ofWavelet to Independent ComponentAnalysis《.2006 6th World Congress onintelligent control and automation》.2006,第2930-2934页.董宁斐.稀疏宽带信号压缩采样与重构技术研究《.中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2019,(第7期),第I136-5页.郭俊锋 等.一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法《.振动与冲击》.2021,第40卷(第1期),第254-263页.王真 等.基于压缩感知的局部场电位信号重构算法研究《.计算机仿真》.2013,第30卷(第4期),第200-203页.王广侃.基于静电感应的航空发动机健康监测技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2019,(第2期),第C031-472页.Chen Dezhi.Research on SpeedEstimation Method of Induction MotorBased on Improved Fuzzy Kalman Filtering.《International Conference on elecrticalmachines and systems (ICEMS)》.2013,第1754-1757页.Tang, H 等.Compressed Sensing BasedReal-time Control in a Smart Grid《.IEEEPES Asia-Pacific Power and EnergyEngineering Conference (APPEEC)》.2017,第1782-1786页.