公开(公告)号：CN118536025A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410320939.X

申请日：2024-03-20

Applicant: 北京航空航天大学 ,  北京航天自动控制研究所

Inventor： 张超祺 ,  韦武 ,  韩峰 ,  向刚 ,  崔朗福 ,  王红岩 ,  林瑞仕 ,  周恭成 ,  屈辰 ,  扈闰乔 ,  张庆振 ,  王明贤

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/232 ,  G06Q50/06 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种电源系统异常时间序列检测方法及其系统，属于异常检测技术领域，引入一种基于序列分解和Fast DTW的序列距离度量方法，以提升序列距离度量的准确性；然后，以时间序列作为样本，通过密度聚类DBSCAN算法，以改进的距离度量方法为度量函数，分离出少数类作为异常序列类别，多数类作为正常序列类别；最后，以聚类得到的正常类别标签为基础，采用SVDD算法，实现对新时间序列的异常检测，通过密度聚类DBSCAN算法和SVDD算法，为无监督、多工况、异常样本稀少条件下的异常检测提供了有效的解决途径，提高了电源系统异常时间序列检测的准确率。

公开(公告)号：CN118396026A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410505574.8

申请日：2024-04-25

Applicant: 中北大学 ,  北京航天自动控制研究所

Inventor： 李秀源 ,  屈辰 ,  邵星灵 ,  禹春梅 ,  朱忠诺 ,  向刚 ,  韩信 ,  高晓颖 ,  扈闰乔

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种结合物理信息和生成对抗网络的高精度电子设备寿命评估方法，涉及电子设备整机寿命评估领域。具体为：将关于退化特性的物理模型引入神经网络中，使神经网络既可以实现高精度寿命评估，又可以大幅减少测试数据需求量，同时具备较好的解释性。此外，本发明通过把生成器分成退化量预测层和可靠度预测层两部分，一方面可以通过真实退化数据对基于端到端生成器潜变量的预测退化数据进行约束，另一方面通过这种两阶段的可靠度预测方式，能够减少网络预测空间，从而提升端到端网络的可靠度预测精度。本发明无需偏好假设，深度学习仅依靠海量数据就可以找出隐含在数据中的特征，并得到高评估精度、高普适性的寿命评估模型。

公开(公告)号：CN119962170A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202411971462.8

申请日：2024-12-30

Applicant: 北京航天自动控制研究所

Inventor： 陈佩雨 ,  向刚 ,  钟程 ,  屈辰 ,  陈文静 ,  高晓颖 ,  隋强强 ,  扈闰乔 ,  毛昭勇 ,  丁文俊

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G01R31/367 ,  G01R31/36 ,  G01R31/388 ,  G01R31/389

Abstract: 一种耦合多工作模式的一次电池有效容量预测方法，通过综合考虑自主水下航行器存储和放电工作模式，建立了一种一次电池有效容量早期预测模型，首先建立存储模式下的日历老化模型，其次建立放电模式下的有效容量校准模型，对双模型进行耦合处理后，利用电池有效容量预测模型的输出数据对各次试验的电池容量衰退特征信息进行表示。

公开(公告)号：CN119881491A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510057333.6

申请日：2025-01-14

Applicant: 北京航空航天大学 ,  北京航天自动控制研究所

Inventor： 陈娟 ,  屈辰 ,  刘浩 ,  禹春梅 ,  向刚 ,  王豪 ,  吴昶霖 ,  扈闰乔 ,  隗靖昆 ,  刘江楠 ,  杨沅峂 ,  曹宇轩 ,  黄立波 ,  李继坤 ,  李荣博 ,  彭宇 ,  白骏

IPC: G01R31/00 ,  G01N3/32 ,  G01N3/18 ,  G01N17/00

Abstract: 本发明公开了一种电子产品整机多应力步降加速试验方法，属于机电产品可靠性试验技术领域，包括准备受试品，从每类单机中各选出一个样本，作为受试品，将选中的受试品放置在标准或常规的贮存条件下，定期测量和记录每个受试品的性能退化参数；设计加速因子，设计用于计算加速试验的时间的加速因子Aw和用于评估设备在不同应力条件下的失效率的加速因子AFc；进行应力综合设计；设计测试方案，给出最终电子产品整机的步降加速试验方案；本发明提供的一种电子产品整机多应力步降加速试验方法解决了现有的航天电子产品加速试验加速因子不准确、环境应力综合性差、试验周期长等问题。

公开(公告)号：CN118332914A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410505999.9

申请日：2024-04-25

Applicant: 中北大学 ,  北京航天自动控制研究所

Inventor： 邵星灵 ,  禹春梅 ,  李秀源 ,  向刚 ,  韩信 ,  屈辰 ,  朱忠诺 ,  林瑞仕 ,  刘俊 ,  扈闰乔

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于在线微调物理信息神经网络的高精度电子设备时变寿命评估方法，涉及电子设备可靠性分析技术领域。步骤包括采集历史数据、数据预处理、构建编码器提取历史数据特征、构建基于物理模型的判别器、构建剩余寿命的预测网络。本发明无需海量数据，添加的物理模型约束条件使神经网络既可以实现高精度寿命评估，又可以大幅减少测试数据需求量，同时具备较好的解释性；可以适应不同工作环境下的电子设备寿命评估，采用自适应微调方式，在模型使用时对模型进行微调，且采用两分支不同的训练方法，大大减少了在线更新权重和偏置的数据量，提高了模型的泛化程度。

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。