ENGINE HEALTH DIAGNOSTIC APPARATUS AND METHOD

An engine health diagnostic apparatus (8) is provided for analysing health of a reciprocating internal combustion engine (4). The apparatus (8) comprises feature generation circuitry (90) for processing vibration sensor data (91) received from a vibration sensor (60) detecting vibration at a compone...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: GREGORY, MARTIN, GARRITY, DAVID, SMART, EDWARD, GRICE, NEIL, BROWN, DAVID
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:An engine health diagnostic apparatus (8) is provided for analysing health of a reciprocating internal combustion engine (4). The apparatus (8) comprises feature generation circuitry (90) for processing vibration sensor data (91) received from a vibration sensor (60) detecting vibration at a component of the reciprocating internal combustion engine (4) and generating a feature vector (80) indicating multiple features of the sensor data. Processing circuitry (94) processes the feature vector using a trained classification model which is defined by model parameters characterising a decision boundary (150) of healthy operation learnt from a training set of feature vectors captured during healthy operation of the engine (4). The model generates an engine health indication providing a quantitative indication of deviation of the feature vector from the decision boundary (150) of healthy operation. La présente invention concerne un appareil de diagnostic d'état de moteur (8) pour analyser l'état d'un moteur alternatif à combustion interne (4). L'appareil (8) comprend des circuits de génération de caractéristiques (90) pour traiter des données de capteur de vibration (91) reçues en provenance d'un capteur de vibration (60) qui détecte une vibration sur un composant du moteur alternatif à combustion interne (4) et générer un vecteur de caractéristiques (80) qui indique de multiples caractéristiques des données de capteur. Des circuits de traitement (94) traitent le vecteur de caractéristiques à l'aide d'un modèle de classification qui a fait l'objet d'un apprentissage et qui est défini par des paramètres de modèle qui caractérisent une limite de décision (150) d'un fonctionnement sans problème appris à partir d'un ensemble d'apprentissage de vecteurs de caractéristiques capturés pendant un fonctionnement sans problème du moteur (4). Le modèle génère une indication d'état de moteur qui fournit une indication quantitative d'écart du vecteur de caractéristiques par rapport à la limite de décision (150) de fonctionnement sans problème.