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公开(公告)号：CN109034191B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810631444.3
申请日：2018-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于ELM的单维遥测数据异常判读方法，涉及卫星遥测数据检测技术领域。本发明是为了解决在遥测数据的异常检测中，人工判读及专家经验在复杂及未知异常检测中存在局限性的问题。为了实现单维遥测数据的异常判读，本发明从航天器实际运行过程中可监测的遥测数据参数时间序列出发，离线训练基于优化的极限学习机算法的异常判读预测模型，构建遥测数据规则库。实时遥测数据被解析及预处理后，经过判读模型形成的判据规则对数据进行判读，将判读结果输出。本发明更适合于在轨卫星数据进行自动判读。
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公开(公告)号：CN108734360A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810631871.1
申请日：2018-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 一种基于修正的ELM预测模型多维遥测数据智能判读方法，本发明涉及基于修正的ELM预测模型多维遥测数据智能判读方法。本发明的目的是为了解决现有未超过阈值门限的异常数据导致卫星部件异常漏检；以及传统方法中判据规则一旦输入就无法更改，灵活性较差，无法跟踪数据的缓变趋势，一旦数据超过预设阈值，将会产生大量的虚警的问题。具体过程为：一、构建A个ELM单步预测模型，A个ELM单步预测模型输出当前时间点的A个目标参数；二、基于历史真实目标参数预测当前时间点的目标参数预测值；三、得到A个修正后的当前时间点的目标参数值；四、判断样本是否正常。本发明用于多维遥测数据智能判读方法领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105962925A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610378777.0
申请日：2016-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0245 , A61B5/11 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/02455 , A61B5/0004 , A61B5/0015 , A61B5/02438 , A61B5/1112 , A61B5/1117 , A61B5/6802 , A61B5/6815 , A61B5/6823 , A61B5/6826 , A61B5/746 , A61B2503/08
Abstract: 基于智能传感器的姿态识别与状态监测装置，涉及人体状态监测技术。目的是为了解决现有的人体姿态或运动状况实时监测设备准确性低、对被监测人员产生束缚，不适用于敬老院等老年人密集的场所的问题。本发明的心率传感器和九轴运动跟踪传感器分别用来采集心率和三轴加速度，并将采集的信号通过主控单元发送至信息汇聚节点，最后通过上位机显示监测数据，并根据监测数据判断被监测人员是否发生意外，主控单元与信息汇聚节点通过无线方式通信。本发明不会对被监测人员产生束缚，能准确的判断被监测人员是否摔倒以及是否处于危险状态，既减少了监护人的压力，又为发生意外的被监测人员争取救助时间，特别适用于敬老院等老年人密集的场所。
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公开(公告)号：CN106102114A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610378779.X
申请日：2016-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04W40/02 , G08C17/02 , H04W40/248 , H04W84/18
Abstract: 飞行器状态监测无线传感网络的建立方法，涉及飞行器状态监测无线传感网络构建技术。是为了实现在飞行器上构建无线传感网络以适应飞行器状态监测的需求。发明的终端节点发送DODAG请求信息包DIS，收集所有范围内邻居节点信息；邻居节点收到DIS后开始发送DODAG信息对象DIO包；所有接收到的DIO包都将被缓存，更新自身邻居表，节点根据目标函数的计算结果，计算节点和根的相对距离是多少，选择合适的节点；同时收到路由请求的节点向子节点建立反向路径，向选中的父节点发送目的地通告DAO包，告知其是子节点；父节点更新了自身的路由表后，再向父节点的父节点发DAO，最后到达主节点。本发明适用于飞行器状态监测场合。
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公开(公告)号：CN108734360B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810631871.1
申请日：2018-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 一种基于修正的ELM预测模型多维遥测数据智能判读方法，本发明涉及基于修正的ELM预测模型多维遥测数据智能判读方法。本发明的目的是为了解决现有未超过阈值门限的异常数据导致卫星部件异常漏检；以及传统方法中判据规则一旦输入就无法更改，灵活性较差，无法跟踪数据的缓变趋势，一旦数据超过预设阈值，将会产生大量的虚警的问题。具体过程为：一、构建A个ELM单步预测模型，A个ELM单步预测模型输出当前时间点的A个目标参数；二、基于历史真实目标参数预测当前时间点的目标参数预测值；三、得到A个修正后的当前时间点的目标参数值；四、判断样本是否正常。本发明用于多维遥测数据智能判读方法领域。
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公开(公告)号：CN109034191A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810631444.3
申请日：2018-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6256 , G06N3/126
Abstract: 基于ELM的单维遥测数据异常判读方法，涉及卫星遥测数据检测技术领域。本发明是为了解决在遥测数据的异常检测中，人工判读及专家经验在复杂及未知异常检测中存在局限性的问题。为了实现单维遥测数据的异常判读，本发明从航天器实际运行过程中可监测的遥测数据参数时间序列出发，离线训练基于优化的极限学习机算法的异常判读预测模型，构建遥测数据规则库。实时遥测数据被解析及预处理后，经过判读模型形成的判据规则对数据进行判读，将判读结果输出。本发明更适合于在轨卫星数据进行自动判读。
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公开(公告)号：CN105867281A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610416422.6
申请日：2016-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/048 , G01D21/02 , B64F5/00 , G08C17/02
CPC classification number: G05B19/048 , G01D21/02 , G08C17/02
Abstract: 飞行器运行状态无线监测系统，属于飞行器无线监测领域。解决了现有机载监测系统所存在的测试参数多、引线复杂、附加重量大、缺乏灵活性、可扩充性和智能化程度低的问题。它包括多个终端节点模块、主节点模块和PC机；多个终端节点模块分别固定在飞行器的各部位，用于检测飞行器的各部位的状态信息，并将检测到的状态信息通过无线传输的方式汇聚至主节点模块，主节点模块将已汇聚的状态信息送至PC机，PC机用于对接收的状态信息进行实时的显示，从而监测飞行器的运行状态。它主要用于对飞行器的状态进行监测。
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