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SYSTEM FOR FORECASTING AIRCRAFT ENGINE DETERIORATION USING RECURRENT NEURAL NETWORKS

机译:利用递归神经网络预测飞机发动机性能的系统

摘要

A method for forecasting aircraft engine deterioration includes creating a first fused data set corresponding to a first actual aircraft engine. The first fused data set includes at least one as manufactured parameter of the actual aircraft engine, expected operating parameters of the first actual aircraft engine, and actual operating parameters of the actual aircraft engine. The actual operating parameters of the actual aircraft engine include internal aircraft sensor data, and external flight tracking data. The method further includes predicting an expected engine deterioration of the first actual engine based on the expected operating parameters and the actual operating parameters of the first actual aircraft engine by applying the first fused data set to a forecasting model. The forecasting model is a recurrent neural network based algorithm, and the recurrent neural network based algorithm is trained via a plurality of second fused data sets corresponding to actual aircraft engines.
机译:一种用于预测飞机发动机劣化的方法,包括创建与第一实际飞机发动机相对应的第一融合数据集。第一融合数据集包括至少一个作为实际飞机发动机的制造参数,第一实际飞机发动机的预期运行参数以及实际飞机发动机的实际运行参数。实际飞机发动机的实际运行参数包括内部飞机传感器数据和外部飞行跟踪数据。该方法还包括通过将第一融合数据集应用于预测模型,基于预期的运行参数和第一实际的飞机发动机的实际运行参数来预测第一实际的发动机的预期的发动机退化。预测模型是基于递归神经网络的算法,并且经由对应于实际飞机发动机的多个第二融合数据集来训练基于递归神经网络的算法。

著录项

  • 公开/公告号US2020301406A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 UNITED TECHNOLOGIES CORPORATION;

    申请/专利号US201916360480

  • 发明设计人 SHARATH B. NAGARAJA;MATHEW R. GRECO;

    申请日2019-03-21

  • 分类号G05B23/02;B64F5/60;G06K9/62;G06N3/04;G08G5;H04W4/029;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:24:42

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