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公开(公告)号：CN119204354B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411707222.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种基于任务剖面的惯导系统质量态势预测方法，涉及质量态势预测领域，方法包括：在置信规则库框架下，从惯导系统执行任务时各个监测指标对应的监测数据中提取监测指标方差以计算优化前提属性权重、提取信息熵特征值并基于信息熵特征值计算优化规则权重、提取峭度特征值并基于峭度特征值计算优化个体匹配度，进而建立惯导系统质量态势预测模型；采集惯导系统的待处理监测数据并输入至惯导系统质量态势预测模型中，以得到对应的质量态势划分等级。本申请可有效准确地预测惯导系统的质量态势。
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公开(公告)号：CN111259551B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202010052689.8
申请日：2020-01-17
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 一种基于置信规则库的惯组故障预测方法，属于惯性导航器件的故障预测领域，其特征在于：通过对激光惯组的静态测试，建立以单位时间累计脉冲量为输入，以导航误差为输出的置信规则库模型；然后用单位时间的导航误差反映激光惯组故障状态，设定导航精度的故障阈值，反映激光惯组故障状态，实现对激光惯组的故障预测。本发明所述基于置信规则库的惯组故障预测方法利用激光惯组的脉冲数据实现了导航误差预测；基于置信规则库的专家系统能够有效处理各种带有不确定性的信息，能够处理在复杂环境下的惯组故障预测问题；本方法通过对导航误差的预测，设定导航误差阈值判断故障状态，对激光惯组的故障预测提供了一种有效的途径。
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公开(公告)号：CN119066550A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411066970.1
申请日：2024-08-05
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06N20/00 , G16Y20/20 , G16Y20/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的装备健康管理方法及装置，涉及装备健康管理技术领域，具体包括以下步骤：S1、装备健康监测感知；S2、装备健康状态监测数据预处理；S3、装备故障智能预警；S4、装备故障诊断；S5、装备故障分析优化：通过S4定位到故障部位，判断故障类型，提供应急方案和相应的后续维修方案，分析故障关键因素，总结故障特征规律；S6、装备预测性维护；本发明利用机器学习建模的方法，将装备实时运行数据和历史数据融合，能够以可视化的方式实现对装备健康度的整体监测，及时发现装备的非健康态，改变了以往需要人工检查判断装备异常状况，从而给出装备预测维护策略，有利于降低维护成本，提高装备的运行安全性。
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公开(公告)号：CN118966029A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411448283.6
申请日：2024-10-17
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开的考虑历史状态的激光惯组健康状态确定方法及系统，涉及激光惯组健康评估领域。本发明充分利用历史状态信息与当前标定的数据，开展陀螺仪和加速度计单表以及激光惯组整体的健康状态评估。其中，对单表和惯组整体进行健康状态评估时，将前一次评估的健康状态结果与实时的指标信息进行融合生成最终的评估结果，可以减小当前时刻数据信息带来的不确定性，生成的结果更加可信。并且，由于标定次数在一定程度上可以影响激光惯组的退化状态，在进行激光惯组整体的健康状态评估时，将历史标定的次数作为指标之一，借助于证据推理算法融合生成最终的诊断结果，能够避免单次测试数据中存在扰动，提高整个评估过程的可信度。
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公开(公告)号：CN118897462A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410939260.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种伺服机构最优维护时机确定方法、装置、介质及产品，涉及伺服机构健康管理领域，方法包括获取伺服机构的监测信息；将监测信息转化为置信度分布的形式；根据转化后的监测信息，采用结合质量因子证据推理规则进行证据融合，得到输出效用；根据输出效用与最优维护时机之间的非线性映射关系，建立伺服机最优维修时机模型；利用自适应边界解空间对伺服机最优维修时机模型进行优化；利用优化后的伺服机最优维修时机模型，确定伺服机构最优维护时机。本发明能够提高确定的最优维护时机的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118521123A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410969979.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种考虑健康退化的工业设备作业调度方法、系统及电子设备，涉及作业调度技术领域，所述方法包括：建立基于置信规则库的初始调度策略决策模型；获取多个历史作业任务和各历史作业任务对应的各调度策略下的各设备的健康评估数据；将任一调度策略确定为当前策略；基于当前策略下的各设备的健康评估数据，计算当前策略的可靠性；计算当前策略的性能得分；对初始调度策略决策模型进行训练，得到作业调度模型；利用作业调度模型进行工业设备的作业调度。本发明提高了考虑健康退化的工业设备作业调度的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112101797B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010984442.X
申请日：2020-09-18
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种复杂工业系统动态故障诊断方法及系统。方法包括：确定复杂工业系统的关键特征指标；基于所述关键特征指标计算关键特征指标相对于BRB中每条规则的匹配度；基于所述关键特征指标相对于BRB中每条规则的匹配度，计算每条规则的激活权重；根据所述每条规则的激活权重，计算故障诊断模型的输出故障特征向量；根据所述输出故障特征向量以及每种故障的标准特征向量进行故障诊断。本发明能够提高复杂工业系统动态故障诊断的精度和效率。
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公开(公告)号：CN110348752B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201910640496.1
申请日：2019-07-16
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 一种考虑环境干扰的大型工业系统结构安全性评估方法，属于大型工业系统结构安全性评估技术领域，其特征在于：基于监测数据平均距离的方法计算得到指标不确定度，通过指标不确定度反应监测数据中含有不确定信息的程度；再根据数据不确定性的输入匹配度计算将不确定信息分配给监测数据剩余匹配度；最后构建大型工业系统结构安全性评估模型，将输入指标信息进行融合，得到大型工业系统结构安全性评估结果，具有实现环境干扰情况下大型工业系统结构的安全性评估；提高模型的精度；提高了系统实际工作过程中其安全性监控的精度，保证国之利器工作的安全性的优点。
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公开(公告)号：CN116026367B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310314675.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生技术的激光惯组故障诊断方法、系统及设备，涉及激光惯组故障诊断领域。该方法包括：采用时间序列分析方法，根据激光惯组的漂移数据，建立时间序列模型；所述漂移数据包括激光陀螺仪的漂移数据和加速度计的漂移数据；对所述时间序列模型进行卡尔曼滤波器设计，建立激光惯组随时间动态变化的数字孪生模型；将所述激光惯组的漂移数据作为所述数据孪生模型的输入，输出滤波后的漂移数据；根据所述滤波后的漂移数据确定所述激光惯组的故障阈值；根据所述故障阈值诊断所述激光惯组的当前状态；所述当前状态包括正常状态以及故障状态。本发明能够提高故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN116026367A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310314675.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生技术的激光惯组故障诊断方法、系统及设备，涉及激光惯组故障诊断领域。该方法包括：采用时间序列分析方法，根据激光惯组的漂移数据，建立时间序列模型；所述漂移数据包括激光陀螺仪的漂移数据和加速度计的漂移数据；对所述时间序列模型进行卡尔曼滤波器设计，建立激光惯组随时间动态变化的数字孪生模型；将所述激光惯组的漂移数据作为所述数据孪生模型的输入，输出滤波后的漂移数据；根据所述滤波后的漂移数据确定所述激光惯组的故障阈值；根据所述故障阈值诊断所述激光惯组的当前状态；所述当前状态包括正常状态以及故障状态。本发明能够提高故障诊断精度。
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