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公开(公告)号：CN115932432A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211367297.6
申请日：2022-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明是一种直流变换器中电解电容失效参数辨识方法。本发明涉及Boost变换器中电解电容失效参数计算技术领域，本发明针对目前Boost变换器中电解电容的健康监测结果需要测量流过电容的电流，导致变换器的可靠性降低的问题，监测成本提高的问题。包括：获取PWM控制信号并进行计算得到周期和占空比；采样输出电压的交流成分；获取输出电压在一个周期内的三个特定时刻的交流成分；采样输出电压在一个周期内的平均值；采样输入电压；利用推导等效串联电阻计算公式作为电解电容的当前等效串联电阻计算结果。本发明可实时在线计算电解电容的失效参数等效串联电阻。
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公开(公告)号：CN118739824A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410884224.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
Abstract: 一种交错并联Boost变换器的容错控制方法及其系统，涉及信息处理技术领域。解决现有交错并联Boost变换器的容错控制方法存在硬件复杂度高、成本增加等问题。容错控制方法为：S1、获取交错并联Boost变换器的PWM控制信号；S2、调整所述PWM控制信号的相移和频率，使剩余相导通对称；S3、采用常导通时间控制恢复输出电压至参考值。本发明适用于考虑设备健康状态影响的寿命预测方法。
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公开(公告)号：CN118607701A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410653044.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明是一种识别状态影响的设备寿命预测系统及方法。本发明涉及设备寿命信息处理技术技术领域，本发明获取设备的多维监测数据；设备的监测数据对监测的特征进行初步筛选，保留包含设备退化信息的监测特征数据，构建设备的健康状态记忆矩阵；进行设备退化状态的识别；搭建LSTM‑Transformer网络，进行预测模型的网络参数的调优，选定对应的寿命预测模型，用于寿命预测。本发明构建了LSTM‑Transformer的结合网络，充分利用多头注意力机制，并将重构向量与特征向量的残差向量作为网络的输入，放大性能退化，提高预测效果。
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公开(公告)号：CN117707116A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311847284.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 基于GRU和改进注意力机制的故障诊断方法、系统、计算机设备及介质，属于工业故障诊断技术领域，解决了由于工业系统庞大、工业领域数据的时序相关性较强，导致传统的方法不能充分利用单维数据不同时间数据点包含的故障特征信息以及时序信息、对于时序特征捕捉不足，以及传统的GRU难以体现设备运行时的全部特征的问题。所述方法包括：采集传感器数据集，对所述数据集进行预处理；构建GUR网络、改进注意力机制SA模型和SE多通道注意力机制模型；将预处理后的数据集输入到GUR网络中，得到时序特征；将时序特征输入到改进注意力机制SA模型中，得到自注意力计算结果并输入到SE多通道注意力机制模型中，得到故障诊断结果。本发明适用于工业领域故障检测场景。
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公开(公告)号：CN117668649A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311621540.7
申请日：2023-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/15
Abstract: 本申请公开了一种基于SimAM‑LSTM‑AE的异常检测方法，属于航天器异常检测领域，包括：获取遥测数据集，并将其划分为实时数据集和训练集；通过小波阈值降噪方法对遥测数据集进行降噪；通过SimAM注意力机制提取降噪后的遥测数据集的特征，得到注意力特征图；构建LSTM‑AE网络，并基于训练集的注意力特征图对其进行训练，得到训练集的重构误差序列；将实时数据集的注意力特征图输入至训练后的LSTM‑AE网络中，得到实时数据集的重构误差序列，根据实时数据集的重构误差序列检测实时数据集是否出现异常。本申请提供的方法可应用于对于航天器领域采集的遥测数据进行时间段的异常检测和判定异常工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117607648A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311569601.X
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于跟踪微分器的三相电压源型转换器开路故障诊断方法及系统，首先采集三相VSC的电流，用三个微分跟踪器分别得到了连续平滑的三相差分电流；第一个IGBT开路故障的诊断需要识别过零区间；当某一相差分电流持续一段时间接近于0时，被认为这一相的差分电流出现过零区间；过零区间发生后，判断同时这一相差分电流在一个周期内的最大最小值相对于上个周期的最大最小值是否发生了改变；根据之前的分析结果，分析第二个IGBT开路故障情况，完成三相电压源型转换器开路故障。
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公开(公告)号：CN112698142B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110104815.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种直流变换器中电解电容失效参数辨识方法，属于DC‑DC变换器的电解电容监测技术领域。本发明针对目前电解电容的健康监测结果需要通过高频率的采样数据获得，造成采样成本高的问题。包括：获取纹波电压和纹波电流并进行压缩得到纹波电压观测值和纹波电流观测值；利用正交匹配跟踪算法，结合感知矩阵，重构出纹波电压在小波子空间投影值和纹波电流在小波子空间投影值；取纹波电压在小波子空间投影值的最大值作为纹波电压特征值，取纹波电流在小波子空间投影值的最大值作为纹波电流特征值；将纹波电压特征值和纹波电流特征值的比值作为电解电容的当前等效串联电阻辨识结果。本发明可实时在线辨识电解电容的失效参数ESR。
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公开(公告)号：CN113985173B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202111254775.8
申请日：2021-10-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于统计特征典型相关分析的PFC故障检测方法，属于PFC故障检测领域。本发明针对现有通过PFC变换器的输出电压对其进行故障检测，不明显的故障特征易被掩盖造成检测效果差的问题。包括：采集PFC转换器的样本输入电压和样本输出电压；对样本输入电压特征量和样本输出电压特征量进行典型相关分析，得到典型相关系数；构建样本残差矩阵，计算获得样本统计量；并确定故障检测阈值；采集实际输入电压和实际输出电压，利用实际输入电压特征量、实际输出电压特征量和典型相关系数构建实际残差矩阵，计算获得实际统计量；将实际统计量与故障检测阈值进行比较，若实际统计量大于故障检测阈值，则判定运行状态PFC转换器为故障状态。本发明用于PFC故障检测。
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公开(公告)号：CN114595767A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210223287.9
申请日：2022-03-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种具有时间序列状态变量的工业设备故障检测方法，属于工业设备故障检测领域。本发明针对现有工业系统的故障检测依赖故障数据建立检测模型，故障数据获取难度大造成方法难以适用的问题。包括：采集时间序列状态数据作为训练数据；计算训练数据m维特征变量的均值和标准差，并对训练数据进行标准化；对标准化后时间序列数据采用滑动窗口进行分割得到序列数据P，对LSTM自编码网络进行训练；再基于训练后LSTM自编码网络获得训练数据的误差序列；基于极值理论的方法对误差序列进行分析，得到故障阈值；再基于待检测设备序列数据对故障阈值进行调整，得到调整后阈值，进而实现工业设备的故障检测。本发明用于变量具有时序特征的工业设备的故障检测。
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公开(公告)号：CN107203677B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710482200.9
申请日：2017-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/367 , G06F119/02
Abstract: 一种电子系统多退化进程研究方法，本发明涉及电子系统多退化进程研究方法。本发明的目的是为了解决现有实际研究中通常考虑系统中所有退化量分析其退化，导致计算量大，研究复杂，以及为了优化分析过程需要考虑多退化系统的主要退化量而忽略次要退化量，导致可靠性及寿命预测结果置信度低的问题。过程为：一、得到电路的传递函数；绘制出电路全部元件退化时的幅频特性曲线和相频特性曲线；得到电路全部元件退化时的电路增益、上下限截止频率和中心频率电路特征信息；二、进行灵敏度分析，按照灵敏度排序情况划分关键元件组合；三、选取关键元件组合，进行电路性能退化分析。本发明用于电路退化领域。
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