公开(公告)号：CN107480386A

公开(公告)日：2017-12-15

申请号：CN201710725700.0

申请日：2017-08-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 俞洋 ,  姜月明 ,  杨智明 ,  彭喜元 ,  季雪松

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/12

Abstract: 一种基于响应混叠性度量与遗传算法的测试激励优选方法，本发明涉及基于响应混叠性度量与遗传算法的测试激励优选方法。本发明为了解决现有模拟电路中，由于器件容差的存在使得器件故障状态和正常状态界限模糊，导致早期故障检测较低以及测试激励优选速度慢的问题。本发明包括：步骤一：得到M个正常样本和M个故障样本；步骤二：采用遗传算法对P个频点进行二进制编码，并进行参数初始化；步骤三：遗传算法采用响应混叠性度量函数作为适应度函数，计算NIND个频点的适应度函数值；步骤四：获取响应混叠性度量函数值最小的测试激励的二进制基因，通过解码后得到对应的最优测试激励。本发明用于模拟电路故障诊断领域。

公开(公告)号：CN117687378A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311563590.4

申请日：2023-11-22

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  北京航天自动控制研究所

Inventor： 杨智明 ,  李川峰 ,  向刚 ,  俞洋 ,  高晓颖 ,  乔立岩 ,  彭宇 ,  姜月明 ,  白骏

IPC: G05B23/02

Abstract: 基于互信息相比相关系数的故障预报方法及系统，涉及电子测量技术领域。使得具有开销小和性能优越的优势且无需额外的硬件、无需训练数据、无需了解系统结构与器件参数。方法为采集控制系统输出的多维参数；对所述多维参数进行平滑滤波处理，获得滤波后的多维参数；对所述滤波后的多维参数，计算相互之间的最大互信息；根据所述最大互信息对所述多维参数进行属性集合划分，获得若干属性集合；计算所述属性集合的平均最大互信息；根据所述平均最大互信息进行故障标识。本发明适用于预报控制系统输出多维参数中将会出现的故障和主要面向属性集合的故障预报。

公开(公告)号：CN117591995A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311563370.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  北京航天自动控制研究所

Inventor： 杨智明 ,  刘萃宇 ,  向刚 ,  俞洋 ,  叶绍凯 ,  乔立岩 ,  林瑞仕 ,  姜月明 ,  扈闰乔

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/27

Abstract: 一种多参数联合决策的系统剩余寿命预测方法及装置，涉及电子测量技术领域，方法包括：获取健康状态的参数数据作为训练数据，获取待评估参数数据作为观测数据；基于各参数的训练数据和观测数据分别计算各参数健康度；融合所述各参数健康度，得到系统健康度预测结果；该方法通过评价参数时间序列，得到参数健康度，构建各属性健康度模型，并将各属性健康度模型进行融合，得到系统的健康度模型，考虑因素更加全面，预测结果更准确。

公开(公告)号：CN107133476B

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201710335811.0

申请日：2017-05-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 俞洋 ,  姜月明 ,  王鹤潼 ,  李志盛

IPC: G06F17/50

Abstract: 一种基于响应混叠性度量的测试激励与测点的协同优化方法，本发明涉及基于响应混叠性度量的测试激励与测点的协同优化方法。本发明为了解决现有模拟电路中，由于器件容差的存在使得器件故障状态和正常状态界限模糊，导致早期故障检测较低的问题。本发明包括：一：在全频带范围获取电路N个测点M次正常工作和M次故障元件H故障状态下的特征信息，即得到M个正常样本和M个故障样本；二：息得到在全频带下M个正常样本和M个故障样本对应的正态分布曲线，以及正态分布的均值和标准差；三：计算全频带的正常样本与故障样本之间的响应混叠性；四：选择使响应混叠性度量函数达到最小值的测试激励和测点。本发明应用于电路故障检测领域。

公开(公告)号：CN107478981A

公开(公告)日：2017-12-15

申请号：CN201710725698.7

申请日：2017-08-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 俞洋 ,  姜月明 ,  杨智明 ,  彭喜元 ,  李志盛

IPC: G01R31/316 ,  G06F17/50

Abstract: 一种基于贪婪算法的测试激励集合优选方法，本发明涉及测试激励集合优选方法。本发明为了解决现有技术在元器件的参数偏差程度对电路的影响较小时，故障检测率和诊断率较低，以及不能够覆盖整个电路的元器件的问题。本发明包括：步骤一：建立m个待选测试激励与n个电路中的元器件构成的初始矩阵；步骤二：根据步骤一得到的初始矩阵并利用贪婪算法，依次从m个待选测试激励中优选出x个测试激励，T1，T2，T3…Tx，构成了测试激励集合F，F＝(T1，T2，T3…Tx)，得到测试激励集合F对应的最小代价和为Smin；步骤三：采用内部比较策略和随机剔除策略对步骤二的测试测试激励集合F进行优化。本发明用于模拟电路故障诊断领域。