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公开(公告)号：CN113887770A
公开(公告)日：2022-01-04
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 , G06N3/00 , 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：CN111598161A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010406716.7
申请日：2020-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明披露了一种基于CNN迁移学习的发动机气路状态诊断系统，所述诊断系统包括源域和目标域，所述源域包括一CNN模块，其特征在于：所述CNN模块包括一个内层和三个全连层，所述内层由两个卷积层、一个池化层组成，并以预设的源域训练集对所述CNN模块进行训练，待所述CNN模块训练完成，将训练完成的所述CNN模块中的所述内层迁移到所述目标域并保持不变，作为所述目标域的发动机状态特征映射模型；所述目标域还包括一SVM模块，所述SVM模块对经所述内层映射的发动机小样本故障数据进行诊断和分类，从而输出发动机故障类别。
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公开(公告)号：CN108182452B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201711472261.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种基于分组卷积自编码器的航空发动机故障检测方法及系统，其中方法包括：变量分组步骤、基于变量之间的相关性将飞机通讯寻址与报告系统数据的变量分成多个变量组；特征提取步骤、采用卷积去噪自动编码器模型独立地提取每个变量组的特征；故障识别步骤、将所有变量组的特征融合起来形成特征向量，基于该特征向量采用支持向量机来识别故障样本。本发明不需要大量的专家知识经验，避免了繁琐的数据预处理工作，在没有大量良好的有标签样本的情况下仍然具有较好的综合故障检测性能，且鲁棒性好，适合于工程实践，计算与时间成本较低。
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公开(公告)号：CN107886126B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201711102389.0
申请日：2017-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测方法及系统，其中方法包括：基于迭代算法对训练样本集进行学习得到基学习机，并使用基学习机对测试样本集进行预测，得到每个基学习机的预测结果；在所述训练样本集中选择测试样本的近邻样本，评估每个基学习机在近邻样本的局部性能动态确定每个基学习机的权值；基于所述每个基学习机的权值，利用加权核密度估计将每个基学习机的预测结果集成得到最终预测结果。本发明通过量化评估各学习机的局部性能，提出了动态加权核密度估计组合方法，可用于对航空发动机气路参数序列的预测任务中，不受离群值和样本不对称分布的影响，实验结果表明能够有效提高集成学习算法的预测精度。
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公开(公告)号：CN108182452A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711472261.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及一种基于分组卷积自编码器的航空发动机故障检测方法及系统，其中方法包括：变量分组步骤、基于变量之间的相关性将飞机通讯寻址与报告系统数据的变量分成多个变量组；特征提取步骤、采用卷积去噪自动编码器模型独立地提取每个变量组的特征；故障识别步骤、将所有变量组的特征融合起来形成特征向量，基于该特征向量采用支持向量机来识别故障样本。本发明不需要大量的专家知识经验，避免了繁琐的数据预处理工作，在没有大量良好的有标签样本的情况下仍然具有较好的综合故障检测性能，且鲁棒性好，适合于工程实践，计算与时间成本较低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106355253A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610486895.3
申请日：2016-06-27
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，具体的说是一种能够有效提高航空发动机运行效率，降低维护成本的航空发动机最优运行性能区间确定方法，其特征在于以单位运行维修成本最小为优化目标，建立面向全成本的航空发动机最优运行性能区间确定模型，用一个单调连续函数表示航空发动机性能参数的衰退规律，本发明与现有技术相比，从航空发动机运行维修全成本出发考虑其最优方案，航空发动机性能对其运行成本有很大影响，通过从全成本角度确定航空发动机最优运行性能区间，提高对航空发动机运行维修效率、降低运行维修成本。
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公开(公告)号：CN117829329A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311325247.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及航空机队维护维修技术领域，具体的说是一种能够保证发动机的机位时刻有健康的发动机使用，有效降低运维成本的不确定条件下机群短期维修优化方法，在制定不确定条件下的机队短期维修计划中，首先引入三角模糊数，将机队问题中的时间间隔和成本信息由确定数值转化为更加符合航空公司使用的三角模糊数，在对数据进行计算时采用了模糊模拟方法，根据要求建立不确定条件下的机队短期维修计划模型，然后，采用基于将地面保存时间最短作为备用发动机的启发式算法，对模型进行求解，与现有技术相比，将不确定条件下的机队短期维修计划模型与确定条件下的机队短期维修计划模型的求解结果进行了比较，并取得了较好的结果。
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公开(公告)号：CN115964657A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111169222.2
申请日：2021-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于映射关系挖掘的复杂装备参数特征提取方法，为强迫映射关系更明显的体现出正常样本和异常样本的区别，提出了极端样本不平衡条件下的弱监督交叉熵损失函数；通过映射关系挖掘模型便可以建立复杂装备运行参数的映射关系，正常的参数一定在映射关系的影响下小范围波动，而异常参数则不符合这一映射关系，此外，随着设备性能的衰退，参数实际值将越来越不符合映射关系，基于此，先建立映射关系，然后筛选不符合映射关系的数据，将不符合程度作为特征，将是能够应用在异常检测领域的一种十分有效的特征提取方法，针对演化异常和性能衰退的特征提取效果更好。
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公开(公告)号：CN115936149A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210918857.6
申请日：2022-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及多部件设备维护维修技术领域，具体的说是一种价值导向的航空发动机单元体维修工作范围确定方法，通过对航空发动机各单元体维修工作范围的进行各单元体初始维修级别的确定，为了能够快速求解出各单元体的维修级别，设计开发了单元体维修工作范围启发式搜索算法，能够有效解决航空发动机维修工作范围的确定问题，通过航空公司的一台发动机的送修记录进行单元体维修工作范围启发式搜索算法的验证，验证结果证明该算法可以搜索到满足送修目标的维修工作范围，且维修成本能够降低10％左右。
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公开(公告)号：CN115795777A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211033600.9
申请日：2022-08-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06Q10/20 , G06F119/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及民航发动机维修技术领域，具体的说是一种能够优化维修成本的民航发动机的不确定条件下机队长期维修计划优化方法，在同一规模机队条件下，不确定性机队维修计划模型的求解结果和确定性模型的求解结果相比，在缺发天数和浪费天数上都取得了较好的结果，在均衡指标方面相差很小，求解的最优值的绝对误差都在个位数以内，不确定条件下的模型考虑了工程实际，提出将三角模糊数对机队发动机原始数据进行处理，能应用于实际工程中，这反映了不确定条件下机队长期维修计划模型的先进性和实用性。
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