RU2011129339A - Нормализация данных, используемых для контроля авиационного двигателя - Google Patents

Abstract

1. Способ нормализации данных, используемых для контроля авиационного двигателя (1), способ отличается тем, что он содержит следующие этапы, на которых:собирают измерения временного ряда на протяжении времени касательно упомянутого авиационного двигателя (1);из упомянутых измерений временного ряда рассчитывают набор индикаторов, которые характерны для элементов упомянутого двигателя;из упомянутых измерений временного ряда, идентифицируют наборэкзогенных данных, представляющий внешний контекст, действующий на упомянутый набор индикаторов;для каждого индикатораиз упомянутого набора индикаторов Y, строят пространствопроекций, сформированное аналитическими преобразованиями подмножества индикаторов, содержащего все из индикаторов из упомянутого набора индикаторовза исключением каждого упомянутого индикатораи упомянутым наборомэкзогенных данных;для каждого индикатораиз упомянутого набора индикаторов, рассчитывают соответствующую оценкупроецированием упомянутого индикаторас использованием метода регрессии в упомянутое пространствопроекций, тем самым, формируя набор оценок, соответствующих упомянутому набору индикаторов; инормирование каждой оценкив качестве функции опорного значения для соответствующего индикатораи разности между каждой упомянутой оценкойи упомянутым соответствующим индикаторомдля формирования набора нормализованных значений.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутые измерения временного ряда собирают во время нормальной работы упомянутого авиационного двигателя.3. Способ по п.1, отличающийся тем, что каждое нормализованное значениерассчитывают прибавлением с

Claims (14)

1. Способ нормализации данных, используемых для контроля авиационного двигателя (1), способ отличается тем, что он содержит следующие этапы, на которых:

собирают измерения временного ряда на протяжении времени касательно упомянутого авиационного двигателя (1);

из упомянутых измерений временного ряда рассчитывают набор индикаторов

, которые характерны для элементов упомянутого двигателя;

из упомянутых измерений временного ряда, идентифицируют набор

экзогенных данных, представляющий внешний контекст, действующий на упомянутый набор индикаторов Y;

для каждого индикатора

из упомянутого набора индикаторов Y, строят пространство

проекций, сформированное аналитическими преобразованиями подмножества индикаторов

, содержащего все из индикаторов из упомянутого набора индикаторов Y за исключением каждого упомянутого индикатора

и упомянутым набором X экзогенных данных;

для каждого индикатора

из упомянутого набора индикаторов Y, рассчитывают соответствующую оценку

проецированием упомянутого индикатора

с использованием метода регрессии в упомянутое пространство

проекций, тем самым, формируя набор оценок

, соответствующих упомянутому набору индикаторов

; и

нормирование каждой оценки

в качестве функции опорного значения для соответствующего индикатора

и разности между каждой упомянутой оценкой

и упомянутым соответствующим индикатором

для формирования набора нормализованных значений

.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутые измерения временного ряда собирают во время нормальной работы упомянутого авиационного двигателя.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что каждое нормализованное значение

рассчитывают прибавлением среднего или опорного значения для соответствующего индикатора

к разности между соответствующим индикатором

и соответствующей оценкой

с использованием следующего уравнения:

.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что он включает в себя анализ устойчивости каждой оценки с использованием методики перекрестного оценивания, служащей для выбора оптимального пространства проекций.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутое пространство проекций строят с использованием экспертных критериев с помощью физических формулировок соотношений между индикаторами, а также между индикаторами и экзогенными данными.

6. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутое пространство строят автоматически посредством использования нейронной сети.

7. Способ по п.6, отличающийся тем, что упомянутая нейронная сеть является моделью, имеющей узлы.

8. Способ по п.1, отличающийся тем, что индикаторы из упомянутого набора индикаторов

характерны для физических и/или логических элементов упомянутого двигателя.

9. Способ по п.1, отличающийся тем, что индикаторы из упомянутого набора индикаторов

рассчитывают с использованием экспертных критериев посредством построения FMECA.

10. Способ по п.1, отличающийся тем, что индикаторы идентифицируют посредством обращения к конкретным точкам или конкретным функциям, обобщающим детали или формы определенных кривых, представляющих упомянутые измерения временного ряда.

11. Способ по п.1, отличающийся тем, что экзогенные данные

, действующие на индикаторы, идентифицируют с использованием экспертных критериев посредством анализа зависимостей, дающего возможность перечисляться контекстным данным, ассоциативно связанным с индикаторами.

12. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутая регрессия является линейной регрессией.

13. Система для нормализации данных, используемых для контроля авиационного двигателя (1), система отличается тем, что она содержит:

средство (5) для работы на протяжении времени, чтобы собирать измерения временного ряда с упомянутого авиационного двигателя (1);

средство (5) для расчета, из упомянутых измерений временного ряда, набора индикаторов

, характерных для элементов упомянутого двигателя;

средство (5) для идентификации из упомянутых измерений временного ряда, набора

экзогенных данных, представляющего внешний контекст, действующий на упомянутый набор индикаторов Y;

средство (5) для построения, для каждого индикатора

из упомянутого набора индикаторов Y, пространства

проекций, сформированного аналитическими преобразованиями подмножества индикаторов

, содержащего все из индикаторов из упомянутого набора индикаторов Y за исключением каждого упомянутого индикатора

, и упомянутым набором X экзогенных данных;

средство (5) для расчета для каждого индикатора

из упомянутого набора индикаторов Y, соответствующей оценки

посредством использования метода регрессии для проецирования каждого упомянутого индикатора

в упомянутое пространство

проекций, формируя набор оценок

, соответствующих упомянутому набору индикаторов

; и

средство (5) для нормирования каждой оценки

в качестве функции опорного значения для соответствующего индикатора

и разности между каждой упомянутой оценкой

и упомянутым соответствующим индикатором

с тем, чтобы формировать набор нормализованных значений

.

14. Компьютерная программа, включающая в себя команды для реализации способа нормализации по п.1, когда она выполняется средством процессора.