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申请/专利权人：中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
摘要：本发明属于军机故障率预测，具体涉及一种基于自然环境的军机故障率预测方法。提供的新型深层卷积神经网络模型，综合考虑军机已使用寿命，对于处于偶然失效期内的军机，以任务地点的自然环境数据为输入变量，故障率等级为输出变量训练卷积神经网络，可以根据标准化后的历史外场使用数据准确预测不同使用环境条件下的故障率，为军机故障预防、故障诊断和故障维修提供依据。
主权项：1.一种基于自然环境的军机故障率预测方法，其特征在于，所述故障率预测方法包括：步骤1：分别采集军机在不同使用环境下的环境数据，以及军机在对应使用环境下的故障统计；环境数据包括环境温度、湿度和气压数据；步骤2：统计不同使用环境条件下单位日历时间内的军机故障数量及飞行时间，计算军机的故障率；步骤3：根据不同使用环境下单位日历时间内故障率的大小对军机的故障率等级进行划分；步骤4：将每个使用环境下单位日历时间内的环境温度、湿度和气压信号数据序列转换为二维环境信号图像；步骤5：所述二维环境信号图像作为卷积神经网络模型的输入，建立卷积神经网络模型；步骤6：随机选择二维环境信号图像及其对应的故障率等级作为训练样本，其余二维环境信号图像及其对应的故障率等级作为测试样本；步骤7：利用训练样本对卷积神经网络模型进行训练，采用训练好的深度卷积神经网络模型预测测试样本对应的故障率等级，并判断卷积神经网络模型是否符合要求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 一种基于自然环境的军机故障率预测方法
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