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公开(公告)号：CN110119728B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN201910436645.2
申请日：2019-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于多尺度融合语义分割网络的遥感图像云检测方法，它属于遥感图像云检测技术领域。本发明解决了现有通过人工提取特征进行云检测的方法存在的云检测精度低的问题。本发明利用前三级子网络提取浅层特征，利用后两级子网络提取深层特征，再将提取的深层特征与浅层特征融合，这就充分利用了浅层特征包含的丰富细节信息以及深层特征包含的丰富语义信息，融合了二者的优势，使得对深层特征边界的分割更加精细，并通过优化深层特征和浅层特征的比例达到最好的云检测效果，本发明的云面积检测误差小于1％。本发明可以应用于遥感图像云检测技(56)对比文件邓国徽等“.基于改进的全卷积神经网络高分遥感数据语义分割研究”《.第四届高分辨率对地观测学术年会论文集》.2017,第1-13页.邓国徽等“.基于改进的全卷积神经网络高分遥感数据语义分割研究”《.第四届高分辨率对地观测学术年会论文集》.2017,第1-13页.
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公开(公告)号：CN112884051B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110217028.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的轻量级无人机多部件在线复杂故障诊断方法，包括：根据目标参数获取待监测多部件的相关飞行参数，利用飞行参数重要性模糊评价融合策略处理该参数得到关重飞行参数；基于回归方法对训练集中的关重飞行参数进行预测性多模型训练，得到多部件回归模型；将测试集的关重飞行参数输入至多部件回归模型中，以计算估计值，并计算估计值与实际值的残差；判断残差是否小于统计阈值，若大于，则定位故障部件并发出故障警告；计算故障部件的滑窗均值表征差分值，以识别故障模式，并计算故障部件的故障隔离率进行故障隔离。该方法实现了无人机多个子系统的同时在线故障诊断，还兼具高计算性能、低模型计算复杂度和高故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN115344516A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210944735.4
申请日：2022-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F13/366 , G06F13/16 , G06F13/372
Abstract: 一种数据采集模块的功能仲裁装置和逻辑设计方法，涉及示波记录仪的信号仲裁领域。解决了数据采集模块的功能较为单调，大多数只有预触发、后触发等功能，缺少可以综合各种触发模式、存储时机、不同波形采集的仲裁装置的问题。所述装置包括：采集模块、状态机和数据控制模块；所述采集模块，用于采集配置信号、触发信号和数据信号，并将所述采集的信号传输至状态机；所述状态机，用于解析接收到的配置信号，并根据接收到的触发信号和数据信号进行数据的分析与仲裁，获取已完成仲裁的数据并进行数据存储；所述数据控制模块，用于与状态机进行数据交互，还用于控制状态机对已完成仲裁的数据的存储。适用于示波记录仪的信号处理领域。
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公开(公告)号：CN113204914B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110392092.2
申请日：2021-04-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于多架次飞行数据表征建模的飞行数据异常判读方法，采集飞行器相同系统或部件的多架次运行所生成的飞行数据，进行数据表征建模,首先将所述飞行数据中各时间序列对齐；对于时间序列，采用基于K‑Means的时间序列聚类方法，进行表征建模；通过基于阈值或者偏差的异常检测方法，实现飞行数据异常判读，对于超出阈值或者偏差过大的数据，判读为异常数据，并给出告警信息；本发明可以在缺少飞行器异常数据样本的情况下，依赖正常多架次飞行数据建立异常监测模型，可在极低的虚警率的前提下，对测试数据的正常与否进行判读。
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公开(公告)号：CN110705658B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911214821.4
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多变量回归的无人机飞参数据故障检测与恢复方法，涉及无人机故障诊断方法领域。本发明是为了解决现有的故障检测方式，难以检测飞行数据中的轻微故障，并且不具备故障数据的恢复能力的问题。基于长短期记忆网络的多变量回归模型，以从飞行数据中自动提取时空特征，对监测参数进行更准确的估计，将故障检测和恢复问题转变为回归问题；然后，使用滤波方法来平滑实际飞行数据和被监测参数估计值之间的残差；最后，利用平滑后的残差来计算统计检测阈值，并通过检测平滑后的残差是否超过统计阈值来实现故障检测。它用于对无人机飞参数据进行故障检测与恢复的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113673091A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110843049.3
申请日：2021-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/14 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明是一种机载嵌入式实时大点数时序信号处理方法。本发明通过数据缓存区缓存服务器通过千兆网口发送的参数描述包和400路采样率为1kHz、2kHz、4kHz、8kHz的时间序列数据，用于存储400路时间序列数据处理过程中的中间计算结果和千兆网口发送前的最终计算结果；通过顶层控制来控制机载嵌入式实时大点数时序信号处理模块的总体调度，根据数据接收、数据存储、数据处理之间关系进行调度；可编程逻辑部分由FFT、极值提取、功率谱密度计算、阻尼计算、阈值判断、信号周期性判断等大点数时序信号加速计算模块组成，将接收到的400路采样率为1kHz、2kHz、4kHz、8kHz的大点数时序信号数据进行实时处理。
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公开(公告)号：CN108896924B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201810747134.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/387
Abstract: 基于深度置信网络和卡尔曼滤波融合的锂离子电池荷电状态估计方法，涉及电池管理技术领域。本发明是为了解决传统方法存在的问题。本发明从电池实际运行中可直接测量的电流、电压以及温度参数出发，构建锂离子电池SOC估计模型。采用深度学习中的深度置信网络对锂离子电池SOC进行估计，将深度置信网络与卡尔曼滤波方法进行融合，得到融合以后的锂离子电池SOC估计模型。与现有技术相比较而言，基于数据驱动方法的SOC估计方法可以根据电池实际工作得到的历史数据进行特征提取，再结合滤波的方法检查系统误差，从而得到相对精确的SOC估计值。
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公开(公告)号：CN110705658A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911214821.4
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多变量回归的无人机飞参数据故障检测与恢复方法，涉及无人机故障诊断方法领域。本发明是为了解决现有的故障检测方式，难以检测飞行数据中的轻微故障，并且不具备故障数据的恢复能力的问题。基于长短期记忆网络的多变量回归模型，以从飞行数据中自动提取时空特征，对监测参数进行更准确的估计，将故障检测和恢复问题转变为回归问题；然后，使用滤波方法来平滑实际飞行数据和被监测参数估计值之间的残差；最后，利用平滑后的残差来计算统计检测阈值，并通过检测平滑后的残差是否超过统计阈值来实现故障检测。它用于对无人机飞参数据进行故障检测与恢复的。
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公开(公告)号：CN110135527A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910507795.8
申请日：2019-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G01R31/3842 , G01R31/367
Abstract: 一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统及方法，涉及电池管理技术领域。本发明是为了填补无人机锂离子电池荷电状态评估的空白。本发明采用卡尔曼滤波和支持向量机融合的方法实现锂离子电池的SOC在线估计，弥补了传统SOC估计方法精度较低的不足。同时，即使在SOC初值未知的情况下，亦可实现SOC的准确估计。可用于无人机执行任务过程中的锂离子电池数据采集和SOC估计。
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公开(公告)号：CN106645914B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201710003001.5
申请日：2017-01-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R19/257 , G01R19/25
Abstract: 一种卫星信息处理平台的地面测试装置及其控制方法，属于卫星信息处理平台测试领域，解决了所述平台的地面测试效率低的问题。主控模块分别经CAN模块和UART模块连接平台，经RS‑422模块连接上位机，A/D模块采集和数模转换待测电压信号，隔离模块用于主控模块与平台的信号隔离，电平转换模块用于统一所述装置电平标准。主控过程包括初始化、发送待测电压信号、延时、判断是否接收到UART数据、读取UART数据、第一添加帧头、发送UART数据和结束的步骤，中断过程包括判断是否接收到CAN数据、关闭总中断、读取CAN数据、第二添加帧头、发送CAN数据、开启总中断和恢复主控过程的步骤。本发明用于所述平台的地面测试。
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