公开(公告)号：CN116720149A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310705696.7

申请日：2023-06-14

Applicant: 贵州大学

Inventor： 杨磊 ,  李少波 ,  张安思 ,  廖子豪 ,  张仪宗

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及无人机异常检测技术领域，公开了一种基于时空相关性多元回归的飞行数据异常检测和恢复方法，包括以下步骤：步骤1：获取原始的无人机飞行数据并对其进行预处理；并获得初始样本；步骤2：自初始样本中选取具有相关性的参数子集；步骤3：向参数子集中注入异常；步骤4：将具有异常的参数子集划分为训练集和测试集；步骤5：将训练集和测试集输入CNN‑BiLSTM‑Attention回归模型，并得到训练误差和测试误差；步骤6：获取平滑的训练误差及测试误差，并以平滑的训练误差的平均值作为判断飞行数据异常的阈值；以平滑的测试误差作为判断飞行数据异常的判断值。本发明能够实现针对具有随机噪声的无人机飞行数据的高精度异常检测及恢复。

公开(公告)号：CN116257756A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202211717591.5

申请日：2022-12-29

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  张仪宗 ,  张安思 ,  杨磊

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及无人机故障检测技术领域，公开了一种基于深度域适应BiLSTM的无人机实时故障检测方法，包括以下步骤：在源域中对特征提取器和故障检测器进行预训练，然后利用特征提取器从一种工况下无人机时序的飞行数据中提取过去和未来的特征，得到源域和目标域的特征集合；将特征集合发送至域适应器中进行处理，利用域适应器对源域和目标域进行分类，并衡量源域和目标域之间的最大化差异；对故障检测器进行最小化健康状态分类误差的优化训练，然后获取无人机在任一工况下的飞行数据，并利用故障检测器对无人机进行实时故障检测，得到无人机的健康状态报告。本发明具有降低不同工况数据的差异性，提高无人机故障检测结果准确性的有益效果。

公开(公告)号：CN115686947A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211449658.1

申请日：2022-11-18

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  杨磊 ,  张安思 ,  李传江 ,  梁国强

IPC: G06F11/14 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及无人机异常预测技术领域，公开了一种基于LSTM‑AE的多维无人机异常飞行数据恢复预测方法，包括以下步骤：步骤1：采集初始数据集；所述初始数据集中包含有多个维度的无人机飞行参数数据；步骤2：采用Savitzky‑Golay滤波器预处理初始数据集；步骤3：采用最大信息系数方法自预处理后的初始数据集中提取得到具有相关性的参数子集；步骤4：对参数子集进行数据划分，并输入至LSTM‑AE模型中；步骤5：LSTM‑AE模型对参数子集进行重构，并输出重构数据；该重构数据对应为参数的恢复值。本发明提供的恢复方法，能够自动提取相关性参数子集并根据相关性异常参数之间的微小变化趋势，以实现高精度的异常恢复。

公开(公告)号：CN119570531A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411493272.X

申请日：2024-10-24

Applicant: 贵州大学 ,  贵州优驰能源科技有限责任公司

Inventor： 周泽 ,  汪凌霞 ,  杨磊 ,  颜智华 ,  高军波 ,  孔维敏

IPC: C10J3/72 ,  E21B43/295 ,  C10J3/20 ,  B01J8/02 ,  B01J8/00

Abstract: 本发明公开了一种基于钙基催化剂注入的煤炭地下高效气化方法及二氧化碳地质储存方法。钙基粉体材料采用高纯度灰岩，其中氧化钙含量大于50％。将灰岩原料粉碎为微米到纳米级别粉体，置入搅拌装置与煤炭地下气化注入剂混合为悬浮流体，再将悬浮流体注入正在生产的煤炭地下气化炉；灰岩中方解石矿物在煤炭地下气化高温作用下分解生成氧化钙，氧化钙同时将水分和二氧化碳吸附到煤焦表面产生协同气化反应。其中，注入剂与钙基粉体悬浮流体采用配备超声波发生器的泡沫悬浮装置制备，以提高钙基粉体在悬浮流体中的悬浮稳定性。本发明以钙基材料为催化剂注入煤炭地下气化炉，使水分和二氧化碳与煤中碳发生共气化反应，可显著提高煤炭地下气化反应速率、气化效率，降低了环境污染，并实现了资源的最大化利用。

公开(公告)号：CN117520950A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202410011767.8

申请日：2024-01-04

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  张仪宗 ,  杨磊 ,  廖子豪 ,  张羽 ,  张宏辉

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及无人机故障诊断技术领域，公开了一种基于注意力知识共享网络的多目标UAV故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，采集无人机飞行数据；步骤2，搭建AKSN网络以用于进行故障诊断；AKSN网络为基于注意力的知识共享网络；AKSN网络包括用于学习的全局特征的任务共享网络、用于完成UAV故障类型识别任务的FTI任务特制网络和用于完成故障程度识别任务的FLI任务特制网络；FTI任务特制网络和FLI任务特制网络通过任务共享网络共享特征信息；并且，FTI任务特制网络和FLI任务特制网络中均设有SE注意力模块；步骤3，由AKSN网络输出故障诊断结果。本发明能够在小样本条件下，并行完成UAV故障类型识别任务和故障程度识别任务，获取更加全面的故障信息且诊断精准。

公开(公告)号：CN117381851A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311573373.3

申请日：2023-11-22

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李传江 ,  李少波 ,  王浩宇 ,  于丽娅 ,  杨磊 ,  岳昊 ,  张向杰 ,  陶政宇 ,  张羽

IPC: B25J18/00 ,  B25J19/00

Abstract: 本发明涉及智能设备技术领域，公开了一种基于人工智能的可报警机械臂及其方法，所述机械臂上设置有吸附机构；所述机械臂，包括依次连接的机械臂主体、第一转动臂、第二转动臂和安装机构；所述吸附机构，包括设置在安装机构底面的多个吸盘，所有吸盘通过软管与真空泵连接；所述智能报警机构，包括中央处理器以及分别与中央处理器连接的图像识别仪、距离传感器和蜂鸣器；所述图像识别仪用来识别吸盘吸附物品形状；所述距离传感器，设置在吸盘之间用来检测与目标物品距离。本发明吸附物品不易滑落，具有可报警功能，能够满足无尘、精度高的要求，具有一定的通用性。

公开(公告)号：CN115204302A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210868608.0

申请日：2022-07-22

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李传江 ,  李少波 ,  杨磊 ,  张安思 ,  邱凌

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及无人机故障诊断技术领域，公开了一种无人机小样本故障诊断系统及方法，按下列步骤进行：a.利用固定翼无人机飞行测试系统获取故障数据，采用“状态图”策略对多变量飞行数据依次进行重采样、归一化和训练、测试样本对构建；b.将训练故障样本对输入1D CNN‑LSTM的混合特征编码器，提取包含空间和时序信息的特征嵌入；c.利用孪生网络的权重共享机制和曼哈顿距离计算两个特征嵌入间的相似性；d.随机采样批量样本对，训练、验证模型并应用最优模型执行N‑way K‑shot测试任务实现小样本故障分类。本发明在有限训练样本下的故障诊断准确率高、跨任务泛化性强且能识别新类故障，为固定翼无人机故障诊断提供了智能解决方案。

公开(公告)号：CN114445467A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202111569173.1

申请日：2021-12-21

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  张旭东 ,  张安思 ,  李传江 ,  杨磊 ,  梁国强

IPC: G06T7/277 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06T7/136 ,  G06T7/13 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明提出了一种基于视觉的四旋翼无人机特定目标识别与追踪系统，包括图像采集模块、图像处理模块、目标定位模块和跟踪模块；图像采集模块的数据输出端与图像处理模块的数据输入端相连，图像处理模块的数据输出端与目标定位模块的数据输入端相连，目标定位模块的数据输出端与跟踪模块的数据输入端相连；图像采集模块用于根据无人机上设置的摄像头实时采集拍摄移动中目标的连续图像数据；图像处理模块用于对采集到的图像数据进行图像噪点消噪处理；目标定位模块用于根据图像噪点消噪处理后的图像使用目标检测方法判断目标物体形状；跟踪模块用于过滤坐标数据内的噪声，并估计目标的运动状态。本发明能实现在室内对目标的快速、准确的定位。

公开(公告)号：CN117667511A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311609552.8

申请日：2023-11-28

Applicant: 贵州大学

Inventor： 杨磊 ,  李少波 ,  李传江 ,  张安思 ,  张羽

IPC: G06F11/14 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及无人机异常检测技术领域，公开了一种基于多源数据融合知识迁移的飞行数据异常检测恢复方法，包括以下步骤：步骤1，对无人机飞行数据集进行非标化处理和参数选择；步骤2，将处理后的无人机飞行数据集划分为多个源域和一个目标域；将多个源域融合为一个新的参考源域，基于参考源域对预设的检测模型进行预训练，以获得目标域的初始化参数；步骤3，使用目标域中的有限数据对检测模型进行微调，并使用目标域作为测试集进行测试；步骤4，获取检测模型的训练残差和测试残差；对检测模型的训练残差进行平滑处理，以获得异常检测阈值。本发明能够在有限样本下，达到较优的异常检测和预测恢复效果。

公开(公告)号：CN116821858A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310933522.6

申请日：2023-07-27

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  杨磊 ,  张安思 ,  廖子豪 ,  张仪宗

IPC: G06F18/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413

Abstract: 本发明涉及无人机运行监测方法领域，具体涉及基于混合模型的无人机飞行数据异常检测和恢复方法，获取原始无人机飞行数据，并进行数据预处理，得到训练集和测试集；构建1D CNN‑LSTM回归模型；将预处理后的数据进行重构，将重构后的数据输入1D CNN‑LSTM回归模型得到预测值，将训练集和测试集，经过1D CNN‑LSTM回归模型的回归计算，得到训练集和测试集的预测值，基于训练集和测试集的预测值进行异常检测，以测试集的预测值作为1D CNN‑LSTM模型的恢复值。本发明能够在检测到飞行数据的异常时进行数据的准确恢复，以在异常发生后提供合理的恢复值。