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公开(公告)号：CN106875756A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710227711.6
申请日：2017-04-10
Applicant: 南京航空航天大学
CPC classification number: Y02T90/50 , G08G5/00 , G06F17/5009 , G06F2217/82
Abstract: 本发明公开一种基于蚁群算法的连续下降进近的航空器噪声优化方法，首先选取噪声敏感点，粗选噪声最优CDA基本进近程序；其次，以PBN进近参考程序为基础，构建连续下降进近标称航迹运控模型，并进行校正；然后，确定航空器连续下降过程中受到的约束条件，划设噪声优化过渡空间和噪声优化进近空间，得到不同航空器状态对应的可选四维CDA航迹搜索库；最后，以航空器在进近过程中的噪声最小为目标，建立航空器连续下降进近噪声优化模型，枚举得出对应不同航空器机型、不同运行状态、不同气象条件下的最优下降进近航迹。此种方法可根据航空器性能、初始状态和气象条件，动态调整其连续下降进近的航迹，为提高航空器在终端区下降阶段的环保水平提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118312307A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410434155.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于联盟形成博弈的异构智能体集群分布式任务分配方法、装置和电子设备，包括：建立任务分配数学模型，基于异构智能体集群任务分配场景，考虑任务的具体资源需求以及智能体执行任务能力的差异性，将异构性进行量化，建立多目标函数，完成异构情况下任务分配问题的建模；建立联盟形成博弈模型，将任务分配问题转化为联盟划分问题；基于最大加权匹配和智能体转移联盟规则进行求解和检查，逐层实现最终联盟结果。本发明充分考虑智能体和任务所需资源的异构性特点并尽可能增大任务所需资源与其联盟内智能体携带资源的重叠度，可充分发挥集群效能。
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公开(公告)号：CN118192589A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410421326.5
申请日：2024-04-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于群智能算法的多智能体编队协同避碰方法、装置和电子设备，包括：在建立带有障碍物信息的栅格地图的基础上利用基于混沌因子的改进蚁群算法进行静态全局路径规划，然后按照最优路径生成一系列虚拟领航点，并基于一致性算法对这些虚拟领航点形成有效的跟踪，多智能体编队系统进入编队循迹模式；当智能体传感器在感知范围内感知到未知的障碍物正在靠近，将反馈给各智能体有关障碍物的信息，多智能体编队随即进入协同避碰模式。当避碰环节结束时，保证安全越过障碍物后各智能体回到循迹模式重新编队，恢复编队队形，从而实现静态规划、编队构建和动态穿越的功能。
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公开(公告)号：CN113821012B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202111002442.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明实施例公开了一种用于变工况卫星姿态控制系统的故障诊断方法，涉及卫星故障诊断领域，能够提高故障诊断系统的鲁棒性和准确性。本发明包括：采集工况变化前(源域)后(目标域)的卫星姿态控制系统的多维信号，将采集的信号预处理为创建多维离线训练数据库，通过上述多维数据构建域分布式对抗适应深度神经网络模型，在全局域对抗的基础上增加每类样本的对抗训练，并进行动态权重调节，在所属数据库上得到变工况故障诊断模型。根据本发明专利提供的技术方案，可以实现无监督的变工况自适应故障诊断。
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公开(公告)号：CN118964887A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411012657.X
申请日：2024-07-26
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G01M13/04
Abstract: 本发明的一种基于连续小波变换和深度迁移卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法、装置和电子设备，其方法包括：对采集的原始一维振动数据进行归一化处理，针对归一化后的数据制作故障标签，将标签数据划分为训练集和测试集；对训练集和测试集的各数据样本进行连续小波变换，生成相应的时频图，制作时频图形式的滚动轴承故障诊断数据集；搭建深度卷积神经网络VGG16模型，使用公开数据集ImageNet对齐进行训练，获取VGG16预训练模型；基于时频图形式的滚动轴承故障诊断数据集对VGG16预训练模型进行参数微调和优化，获取迁移后的故障诊断模型，用于实现对滚动轴承的故障诊断。本发明故障诊断准确率高，耗时少。
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公开(公告)号：CN107092980B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710227712.0
申请日：2017-04-10
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于粒子群算法的连续下降进近排放优化方法，首先，分析航空器连续进近下降飞行过程，构建连续下降进近标称航迹运控模型；其次，确定航空器连续下降过程中的可行航迹与飞行参数的约束条件，划设连续下降进近排放优化过渡空间与排放优化进近空间；再次，采用高斯模型作为大气扩散模式的模型，建立污染物浓度评估坐标系，分析该模型中决策变量，找出影响污染物浓度的关键因素；最后，航空器在进近过程中的排放浓度最小为目标，建立航空器连续下降进近排放优化模型，通过粒子群算法进行求解。此种方法可针对不同机场划设出对机场、机场附近人口密集区污染最小的连续下降进近航迹，为航空器在终端区下降阶段的节能减排提供相应参考。
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