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公开(公告)号：CN107358046A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710567229.7
申请日：2017-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及航空发动机维修技术领域，具体地说是一种考虑结构相关性的多寿命件更换策略搜索算法，在综合考虑航空发动机寿命件之间经济相关性和结构相关性的基础上，以全生命周期内寿命件更换总成本最低为优化目标，建立了多寿命件机会更换问题优化模型；针对优化模型的特点，提出了四种模型解空间约简规则，基于提出的规则提出一种基于约简规则的搜索算法，该算法可以获取模型的最优解。最后采用数值实验和应用案例对提出算法进行了评估和验证。结果表明，提出算法能够实现小规模多寿命件机会更换问题的精确求解。
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公开(公告)号：CN107357994A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710575219.8
申请日：2017-07-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及航空发动机性能评估方法技术领域，具体的说是一种分阶段的航空发动机性能衰退模式挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：进行性能参数预处理，具体包括粗大误差处理、降噪处理；进行性能衰退模式挖掘，包括快速衰退阶段模式挖掘和正常衰退阶段模式挖掘，本发明通过挖掘出发动机的长期衰退模式，为航空发动机的稳定运行和高效率维护提供了保证。
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公开(公告)号：CN107103658A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710278824.9
申请日：2017-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G07C5/08
CPC classification number: G07C5/0808
Abstract: 基于深度学习与高斯分布的航空发动机气路异常检测方法，本发明涉及航空发动机气路异常检测方法。本发明的目的是为了解决现有的发动机气路异常检测方法中QAR数据没有得到广泛应用、发动机异常检测的虚警率高以及准确度低的问题。一、在QAR数据中选择参数集，参数集包括发动机气路性能参数和外界环境参数；二、在参数集中计算同一架飞机上两台发动机性能参数的差异值，将差异值与外界环境参数构成新的参数集；三、选用深度学习方法中的堆积去噪自动编码器模型对二中的新参数集提取数据特征；四、采用基于高斯分布的密度估计算法对步骤三得到的数据特征进行异常检测，得到结果。本发明用于航空发动机故障诊断技术领域。
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公开(公告)号：CN106777554A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611070039.6
申请日：2016-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G06F17/5086 , G01M15/00 , G06F2217/76
Abstract: 本发明具体地说是一种基于状态基线的航空发动机气路单元体健康状态评价方法，其特征在于包括如下步骤：步骤A，确定本评价体系需要获取的发动机巡航状态参数集合，并以此集合为依据划定样本库覆盖范围，以划定的覆盖范围为依据解析ACARS报文，收集发动机历史巡航数据，建立发动机机队状态基线训练样本库；步骤B，确定需要监控的单元体性能指标，分析单元体工作特性影响因素，建立各单元体状态基线模型；步骤C，从机队状态基线训练样本库中选择相应历史数据，对各单元体状态基线模型进行训练，获得单元体状态基线；步骤D，在对单台发动机的某单元体进行健康状态评价时，以准确评估单元体的缓慢性能衰退过程。
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公开(公告)号：CN105806624A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610104431.1
申请日：2016-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01M15/04
CPC classification number: G01M15/04
Abstract: 本发明涉及航空发动机性能监控技术领域，具体地说是一种基于气路参数衰退基线的航空发动机水洗后节油量算法，其特征在于，包括以下内容：对整个航段与巡航阶段燃油流量的映射关系进行处理；航空发动机燃油流量偏差值衰退基线概念的提出与该基线挖掘方法研究；对水洗节油效果持续循环计算方法研究；基于燃油流量偏差值衰退基线的节油量模型推导，本发明相对于现有技术，能够根据发动机水洗相关数据，来获得发动机燃油节省结果，从而为选择合理水洗基地提供主要参考指标，具有准确、可靠等显著的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102896375B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210372817.2
申请日：2012-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种大型螺旋桨双刀双面对称加工装置，涉及螺旋桨加工装置，设有固定座，固定座上设有一对相互对称的螺旋桨加工装置，螺旋桨加工装置包括支撑架、X向滑座、X向驱动丝杠，X向驱动电机、Y向滑座、与Y向驱动丝杠、Y向驱动电机构成的加工动力装置，少自由度并联机构设置在Y向滑座上，加工刀具设置在少自由度并联机构的执行端上；两个支撑架上设有与螺旋桨加工装置相互配合用于装夹螺旋桨的分度机构。本发明可以对螺旋桨桨叶的压力面和吸力面对称加工，双面对称加工可以有效地消除加工过程中的悬臂梁效应，同时减轻振颤，改善加工装置的刚度性能，螺旋桨的加工效率和加工精度高，保证了军用潜艇的隐蔽性和安全性。
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公开(公告)号：CN119537813A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411359607.9
申请日：2024-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及复杂装备数据处理技术领域，具体的说是一种将具有约束的时间间隔感知时序插补网络Constrained Interval‑aware Temporal Imputation Network，CITIN应用于复杂工业装备数据填补、降低后续数据处理过程中神经网络在填补过程中生成不合理值的可能性，提高工业设备数据处理准确性和稳定性的基于CITIN的复杂装备数据处理方法，不仅考虑了发动机在每个航班的运行不同阶段、不同时长给发动机的性能劣化带来的影响，更精确地填补发动机性能数据中的缺失部分；同时针对神经网络由于不可解释性有时会出现不合理值的问题，在填补网络的训练阶段使用PCHIP约束神经网络产生填补结果的范围，降低了ITIN产生不合理值的可能性。
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公开(公告)号：CN119293977A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411822683.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及船舶动力故障识别处理技术领域，具体的说是一种能够提高船舶动力主机故障分析处理效率和准确率的基于热动力学辅助随机森林的船用柴油机故障处理方法，包括以下步骤：步骤1：构建一维热动力学模型来模拟船用柴油机的工作过程，并借助船舶主机数据采集系统DCM采集的数据进行模型校准；步骤2：通过标定系统关键参数，模拟船用柴油机燃烧室部件的五种典型故障，并初步输出与故障相关的热工参数；步骤3：利用随机森林进行故障预识别，计算各热工参数的SHAP值，并筛选出最具影响力的参数，参数的筛选结果将结合一维热动力学模型进行分析；步骤4：经筛选后的参数被重新输入到随机森林中进行训练和验证。
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公开(公告)号：CN113887770B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010625099.X
申请日：2020-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06N3/006 , G06Q10/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及航空发动机维修策略技术领域，具体的说是一种可以有效的降低发动机的维修成本的基于问题解耦的航空发动机全寿命维修决策优化算法，其特征在于，将发动机全寿命维修决策问题的决策变量分为三组，第一组是发动机全寿命期内的维修次数，第二组是历次维修时机，第三组是历次维修时，各单元体是否大修、各寿命件是否更换；其中第一组决策变量进行遍历处理，第二组决策变量采用粒子群优化算法进行求解，第三组决策变量采用基于粒子群优化的发动机维修决策算法。
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公开(公告)号：CN117540840A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311324744.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及民航发动机维护维修技术领域，具体的说是一种能够显著提高民航发动机使用寿命、降低设备运行成本的退出条件下设备全寿命维修决策优化方法，首先，对于退出条件约束下的民航发动机全寿命维修决策问题进行问题描述和数学描述，将问题分解为维修次数、送修间隔、寿命件更换以及单元体大修三部分，构建出基于问题解耦的全寿命维修决策模型，并在模型中考虑退出条件、结构相关性成本以及残值约束条件，将粒子群优化算法进行改进，使其对所构建的基于问题解耦的全寿命维修决策模型求解，本发明优化算法可以求出较好的维修决策，并满足退出条件等约束。
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