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公开(公告)号：CN114281004A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111676195.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种基于峰值检测的分级采样方法，属于大数据处理技术领域，解决了现有采样方法容易出现波形失真、显示界面无法看到数据全貌的问题。方法包括：基于当前数据曲线的波峰波谷位置，将数据曲线划分为若干递增/递减采样区间、递增递减混合采样区间；对递增/递减采样区间采用简单采样方法进行采样，获取递增/递减采样区间的采样点；对递增递减混合采样区间采用基于峰值检测的采样方法进行采样，获取递增递减混合采样区间的采样点；将每个递增/递减采样区间和每个混合采样区间的采样点按时间顺序进行合并，得到当前数据曲线的采样点；将当前数据曲线的采样点形成的数据曲线作为下一级采样时的当前数据曲线，重复上述步骤，实现分级采样。
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公开(公告)号：CN114327999B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202111676194.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F11/10
Abstract: 本发明涉及一种大数据处理系统的数据预处理守护方法，属于大数据处理技术领域，解决了现有大数据预处理方法造成的后续数据处理精度低、效率低以及界面无法展示全部数据点的问题。方法包括：对数据进行过滤、时间对齐处理，得到过滤对齐后的数据；对过滤对齐后的数据进行分级采样，形成多级采样数据；对采样失败的数据，重新进行采样，获取多级采样数据；对所述多级采样数据进行压缩，获得压缩后的多级采样数据；创建数据导入进程，将压缩后的多级采样数据批量导入数据库中。本发明的数据预处理方法能够保证数据的完整性，提高后续大数据处理的处理精度和效率，同时能够不失真的显示多级采样数据，能够广泛应用于大数据处理领域。
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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：CN118151573A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311837956.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B19/042 , G01R19/165
Abstract: 一种智能多功能伺服负载器,包括：智能负载、过压过流采集模块、网络通信模块和数字控制器；智能负载用于模拟伺服器的工作，并通过网络通信模块实现智能负载接入或断开控制；过压过流检测模块用于检测并采集负载器的输入电压和电流；网络通信模块将智能负载、过压过流采集模块、模拟信号处理成数字信号，完成与后台计算机系统进行通信，后台计算机系统通过网络通信模块给数字处理器发控制命令；数字控制器负责负载器的接通控制、故障诊断、状态监测和数据通信；同时实时监测负载器两端的电压电流，若过压或者过流，则直接切断负载器。
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Patent Agency Ranking
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：CN117556293A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311272868.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/2135
Abstract: 一种基于改进马田系统的复杂装备健康评估方法，属于复杂装备的健康状态评估领域，包括：采集、预处理、划分复杂装备传感器数据；利用马氏距离和区分度矩阵构建有向无环图结构和多个MTS分类器；利用正交试验和信噪比筛选有效特征参数，构建不同特征组合的子MTS分类器；利用阈值滑动和投票机制确定最佳阈值和分类准则；对未知状态的复杂装备进行传感器信号采集和健康状态评估。本发明能有效地实现复杂装备系统的健康评估。
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公开(公告)号：CN114417777A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111669511.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F30/392 , G06F30/398 , G06K9/62 , G06N20/10
Abstract: 基于机器学习的导弹电气系统潜通路分析方法，包括如下步骤：对待分析的导弹电气系统，获取期望的输入输出关系；根据期望的输入输出关系确定训练样本；将部分训练样本用于支持向量机模型进行学习训练，其余训练样本用于对训练好的支持向量机模型进行测试；测试通过后的支持向量机模型，用于导弹电气系统的潜通路分析。本发明引入人工智能机器学习的方法，以最大限度地提高潜在分析的自动化、智能化水平、识别率。
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公开(公告)号：CN118655498A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410884225.1
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: 一种用于交错并联Buck变换器的重构相电流故障诊断方法及其系统，涉及电力电子转换技术领域。用于检测和定位交错并联Buck变换器中的开路故障。故障诊断方法为：S1：采集输入电流值；S2：重构输入电流值各相电流平均值；S3：计算三相电流平均值的最大差异值；S4：设置故障检测阈值，并当最大差异值超过故障检测阈值时，判断发生开路故障；S5：根据重构的相电流值定位故障相位。本发明适用于交错并联Buck变换器中开路故障检测与定位。
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公开(公告)号：CN117891226A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310715482.8
申请日：2023-06-16
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MIC和图神经网络融合的航天器控制系统异常检测方法及系统，涉及故障、异常检测技术领域。解决现有航天器控制系统领域的异常检测方法，由于异常数据主要隐藏在大量的正确点中，难以复制，导致无法完全利用正常数据进行异常检测的问题。方法为将航天控制系统领域多维的时序数据进行MIC分析获得不同变量之间的最大信息系数；进而获得邻接矩阵；从离散变量序列提取出每个变量的时序特征；构建MIC‑图网络并获得预测数据；对预测数据进行判定，获得异常数据。本发明适用于航天器控制系统的故障、异常检测技术领域，可直接用于对于航天器控制系统采集的多维时序数据，并对多维时序数据进行时间段的异常检测和阈值检测判定异常工作。
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