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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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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN117520929A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210913052.2
申请日：2022-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/006 , G06Q10/20
Abstract: 本发明涉及复杂装备部件送修技术领域，具体的说是一种能够有效提高航空发动机使用效率的设备部件性能与单元体维修级别关系挖掘方法，首先进行送修样本的扩充处理，其次选取在小样本问题条件下效果较好的支持向量机回归方法进行部件送修前性能、单元体维修级别和部件送修后性能之间映射关系的求解。由于部件一般由多个单元体组成，每个部件有多个维修级别，部件送修前性能、单元体维修级别与部件送修后性能之间的映射关系为多对一的映射关系，为了提高支持向量机回归的精度，使用混合核函数的方法对其进行优化，并使用粒子群算法对相关参数进行寻优处理。
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公开(公告)号：CN116415201A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310667541.9
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及船舶推进动力检测技术领域，具体的说是一种能够对船舶主机运行状态进行准确检测的基于深度同心学习的船舶主动力异常检测方法，通过构建一种新的深度表征学习方法，即深度同心学习（DCL），从而致力于学习一种新的潜在表征来有效地分离不同类别间的样本，以促进船舶主机状态异常检测性能，解决了传统基于DAE的表征学习与异常检测任务优化目标不一致造成检测性能不理想的问题。
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公开(公告)号：CN115408924A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210818076.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及航空发动机运行性能监控技术领域，具体的说是一种能够显著提高航空涡扇发动机运行性能监控效率和准确率的航空发动机气路多部件性能评估方法，将各气路部件性能衰退量视为隐变量，首先以经预处理和标准化处理后的气路参数偏差值与该型号发动机气路参数偏差值基准间的差值作为模型输入；接着借助由1DCNN和MLP构建的非线性编码器，解耦隐藏在气路参数偏差值中的各气路部件性能衰退量；然后利用基于指印图提取当初气路部件单位性能衰退对气路参数偏差值的影响量作为权重构建线性解码器，借助该线性解码器重构输入；再以输入输出间差异最小化为目标，训练该神经网络模型，以获得最优解码器参数。
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公开(公告)号：CN113962447A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111172277.9
申请日：2021-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及复杂设备运行参数处理分析技术领域，具体的说是一种能够有效降低复杂设备维护成本、提高设备运行可靠性的基于改进粒子群算法的复杂设备批量长期维修计划优化方法，通过从整个机队的角度考虑发动机实际的送修时间，并从单一设备全寿命周期内维修成本最小的角度考虑复杂设备队列的长期维修计划的优化，从而建立机队长期维修计划优化模型，针对标准粒子群算法易陷入局部收敛的情况，提出一种改进粒子群算法，增强粒子群跳出局部收敛的能力，采用改进粒子群算法求解机队长期维修计划优化模型，为机队长期维修计划提供理论层面的支持。
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