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公开(公告)号：CN111536991B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010339254.1
申请日：2020-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 杭州橙谷科技有限公司
Abstract: 遥感卫星多模式成像载荷模拟装置，属于遥感卫星地面测试领域。本发明为解决现有星上图像处理类载荷无法验证其图像处理能力的问题。包括成像载荷控制命令解析单元，接收遥感卫星星载计算机的时间同步信息，根据遥感卫星星载计算机的相机控制指令生成模拟遥感图像及数据控制指令；数据交互单元将模拟遥感图像及数据控制指令传送至模拟遥感图像传送单元；模拟遥感图像传送单元获得发送图像数据计数值、图像加载速率及对星接口时序时钟数，并按图像加载速率将图像发送至相应的遥感卫星图像处理载荷；通过图像数据计数值确定一幅模拟遥感图像对星加载完成。本发明可充分验证星上图像处理类载荷对新式遥感成像载荷所成图像的处理能力。
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公开(公告)号：CN114359634A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111672404.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种串级CNN细粒度目标分类方法。本发明涉及深度学习和硬件加速计算技术领域，本发明由第一级CNN分类网络对目标进行第一次粗分类，进行宏观目标特征的提取，实现基于明显特征的目标粗分类；根据第一级CNN分类得到的结果，再由第二级CNN分类网络进行细粒度分类，进行深层目标特征提取，实现基于高维特征的目标分类。本发明以经典骨干卷积神经网络模型为基础，设计串级模型结构进行图像目标的细粒度分类，并基于FPGA设计资源与架构可复用的加速器，实现有限资源条件下的模型高能效部署和应用。
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公开(公告)号：CN111814393B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010603549.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 基于生成对抗网络的APU退化参数生成方法，涉及飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。本发明是为了解决现有APU故障预测准确性不高的问题。本发明所述的方法包括：通过飞机通信寻址与报告系统得到APU的在翼感知参数中的EGT数据，将EGT数据修正到国际标准大气条件下；构建生成对抗网络GAN，基于APU的在翼感知参数中的EGT训练生成对抗网络GAN；利用训练好的生成对抗网络GAN对输入数据进行样本生成，获得APU退化参数。属于飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。
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公开(公告)号：CN113887702A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111062865.7
申请日：2021-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/04 , G06K9/00 , G01M13/028 , B25J19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于WLCTD与CNN‑LSTM的工业机器人谐波减速器早期故障检测方法。步骤1：获得谐波减速器振动状态的数据集；步骤2：对步骤1的数据集使用WLCTD算法去除其中的噪声；步骤3：对去除噪声的数据集使用CNN‑LSTM网络进行数据处理；步骤4：对步骤3进行CNN‑LSTM网络数据处理后的数据集进行约束优化；步骤5：对步骤4的约束优化后的数据集进行分类与故障检测。本发明用以解决谐波减速器发生故障带来的停机损失。
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公开(公告)号：CN110417780B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910694982.1
申请日：2019-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 定制化数据传输协议的多通道高速数据接口转化模块，涉及卫星地面测试技术领域，为解决现有技术中卫星测试过程中定制化高速并行接口数据信息获取困难的问题，包括步骤一、采用高性能可编程的片上系统实现多通道定制化接口协议数据接收；步骤二、接口数据搬运；步骤三、数据存储与格式封装；步骤四、轻量级以太网协议栈的移植与修改；步骤五、基于轻量级以太网协议栈的数据发送。本发明具有接口协议可定制、数据传输速度提升30％、可接入通道多等优点，能够以规定协议格式采集高速LVDS接口信号，并将其转化为标准的以太网协议数据输出至客户端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109034191B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810631444.3
申请日：2018-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于ELM的单维遥测数据异常判读方法，涉及卫星遥测数据检测技术领域。本发明是为了解决在遥测数据的异常检测中，人工判读及专家经验在复杂及未知异常检测中存在局限性的问题。为了实现单维遥测数据的异常判读，本发明从航天器实际运行过程中可监测的遥测数据参数时间序列出发，离线训练基于优化的极限学习机算法的异常判读预测模型，构建遥测数据规则库。实时遥测数据被解析及预处理后，经过判读模型形成的判据规则对数据进行判读，将判读结果输出。本发明更适合于在轨卫星数据进行自动判读。
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公开(公告)号：CN106709509B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201611086623.0
申请日：2016-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于时间序列特殊点的卫星遥测数据聚类方法。步骤1：对原始时间序列序列集合X＝[X1,X2,…,Xl]，使用Zscore算法预处理；步骤2：使用SPSegmentation分割表示方法，提取每条原始时间序列Xi的所有特殊点，形成特殊点序列SPSi＝[xi(tp1),xi(tp2),…,xi(tpk)]，来替代原始序列作为聚类输入；步骤3：对任意两条特殊点序列SPSi和SPSj进行对应时间位置补齐处理，且使两SPS中各元素对应次序的特殊点，在原始时间轴上时间位置对齐；步骤4：对已经成对对齐的特殊点序列，进行相似性系数计算。由于已经进行序列对齐，可适用于大多数相似性度量计算，最终得到PSPS_Dist相似性矩阵；步骤5：采用凝聚层次聚类算法，实现时间序列聚类。
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公开(公告)号：CN108960303B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810639367.6
申请日：2018-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于LSTM的无人机飞行数据异常检测方法，涉及无人机异常检测和系统健康管理领域。本发明是为了解决在无人机飞行数据异常检测中，无人机系统工作过程中产生的函数较为复杂，其逼近能力并不能满足较高拟合精度需求的问题。本发明重构无人机遥测数据相空间，获得输入向量和输出向量，获得训练样本集和测试样本集，采用TensorFlow深度学习开源框架搭建LSTM基本预测模型并进行参数进行寻优，获得最优LSTM模型进而计算LSTM预测结果；之后分别进行异常点检测和异常序列检测，最终完成无人机飞行数据异常检测。
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公开(公告)号：CN110084181B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910335209.6
申请日：2019-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于稀疏MobileNetV2网络的遥感图像舰船目标检测方法，它属于遥感图像舰船目标检测技术领域。本发明解决了由于舰船遥感图像信息冗余导致的目标特征提取困难、以及由于遥感图像数据信息量大与在轨计算处理能力弱之间的矛盾导致的卫星在轨实时分析困难的问题。本发明对遥感图像进行重叠分割和降采样处理获得降采样后的图像块；利用降采样后的图像块对七组卷积层进行训练，利用重叠分割后图像中的图像块对剪枝后的MobileNetV2网络进行训练，达到最大迭代次数时获得训练好的稀疏MobileNetV2网络；利用训练好的稀疏MobileNetV2网络对待测遥感图像进行目标检测。本发明可以应用于遥感图像舰船目标检测技术领域。
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公开(公告)号：CN111814393A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010603549.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 基于生成对抗网络的APU退化参数生成方法，涉及飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。本发明是为了解决现有APU故障预测准确性不高的问题。本发明所述的方法包括：通过飞机通信寻址与报告系统得到APU的在翼感知参数中的EGT数据，将EGT数据修正到国际标准大气条件下；构建生成对抗网络GAN，基于APU的在翼感知参数中的EGT训练生成对抗网络GAN；利用训练好的生成对抗网络GAN对输入数据进行样本生成，获得APU退化参数。属于飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。
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