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公开(公告)号：CN112327167B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202011134267.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种电池容量跳水风险评估方法及系统，包括：获取经过数据预处理的锂电池充放电循环的锂电池容量保持率数据；根据所获取的锂电池容量保持率数据及对应的锂电池充放电循环数，得到锂电池充放电循环期间的锂电池容量保持率数据的斜率数值；计算所述锂电池容量保持率数据的斜率数值与斜率基准数值的比率，得到实时斜率比率；根据所得到的实时斜率比率与相应阈值区间，判断是否存在锂电池容量跳水的风险。
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公开(公告)号：CN113689308A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110894401.6
申请日：2021-08-05
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q50/06 , G06N7/02 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于动态模糊网络和多源信息融合的供电系统级故障诊断方法，所述方法包括，收集飞机供电系统监测参数；高频信号多维特征提取；构建供电系统级部件关联网络；Frechet算法进行多维信息融合；知识信息融合，图模型结构约简；历史参数构建动态模糊网络库；实时监测参数数据进行图匹配与搜索与故障诊断。本发明将供电系统监测参数中的频域、时域以及趋势信息等多维度信息以及知识信息的多源信息进行融合，对供电系统各部件关联关系进行深度挖掘，依靠动态模糊网络对供电系统多源信息进行存储与融合，并基于图理论方法实现供电系统复杂故障诊断，本方法具有可解释性强，诊断效率高、可扩展性强的优点。
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公开(公告)号：CN113554177A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110307385.6
申请日：2021-03-23
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于软决策的卫星电源系统自主故障诊断方法，包括：利用所述决策系统DS的邻域关系构建卫星电源系统的邻域三支决策模型；利用邻域三支决策模型筛选出卫星电源系统的约简属性子集及其约简属性子集的属性权重；构建适用于卫星电源系统遥测数据的数据驱动故障诊断的T‑S模糊模型；将所述约简属性子集及其约简属性子集的属性权重输入到T‑S模糊模型，得到模糊决策序列，再通过设定软阈值，得到软决策结果；根据所述软决策结果，对卫星电源系统进行自主故障诊断。
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公开(公告)号：CN112327193B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202011134253.X
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种锂电池容量跳水预警方法，包括：获取经过数据预处理的锂电池充放电循环的包括起始点Q1和终止点Q2的锂电池退化曲线；根据锂电池退化曲线的弯曲程度，确定锂电池退化曲线特征夹角；将锂电池退化曲线特征夹角与特征夹角报警阈值和特征夹角跳水阈值进行比较；根据比较结果确定是否发生锂电池容量跳水；在确定已经发生锂电池容量跳水时，触发锂电池容量跳水报警。
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公开(公告)号：CN112327191B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202011131862.X
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于几何特征融合决策的电池跳水概率评估方法，包括：获取经过数据预处理的电池充放电循环的电池容量退化曲线数据；从电池容量退化曲线数据中提取出能够表征电池退化曲线的弯曲程度的特征夹角、能够快速反映电池容量退化曲线变化趋势的一次斜率比率以及能够稳定衡量容量退化速率变化量的一次斜率差值；对所提取的特征夹角、一次斜率比率以及一次斜率差值进行归一化处理，得到归一化的特征夹角y1、一次斜率比率y2以及一次斜率差值y3；利用归一化的特征夹角y1、一次斜率比率y2以及一次斜率差值y3，进行电池跳水概率评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283533A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110649050.2
申请日：2021-06-10
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种面向性能衰退时间序列数据的可借用样本筛选方法，涉及人工智能与数据处理技术领域，包括对采集目标相似产品当前的产品数据及数据库中保存的同类型相似产品的全寿产品数据分别按M个不同平滑尺度进行平滑处理，通过对每个处理结果进行双指标综合评估，实现时间尺度自优化选择，最终获得可借用样本。本发明方法能够自动给出性能衰退序列数据的最佳平滑尺度，解决由于大尺度平滑引起的退化趋势信息丢失和小尺度过滤噪声对准确预测的负面影响；同时还能够从其他域大量差异化数据中获得与性能衰退序列数据最相似样本，进而增强模型的泛化能力，提高预测的精准度，解决了目前无法利用相似样本进行精准预测的问题。
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公开(公告)号：CN112051506B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010888563.4
申请日：2020-08-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开一种相似产品可迁移样本筛选方法及系统，涉及似产品迁移学习技术领域，包括预处理待测配方相似产品短期循环寿命测试数据得到目标样本数据，预处理其他配方电池全寿测试容量数据得到多个训练数据；通过进行曲线形态筛选、容量退化率相似度筛选、寿命分布相似度筛选和距离度量最小筛选，获得用于跨配方相似产品寿命预测的可迁移样本数据，本发明从不同配方电池的历史全寿测试数据中，获得与被预测电池容量退化规律相似度最高的数据，并迁移应用于被预测电池寿命预测模型的训练，实现了锂动力电池跨配方剩余寿命的准确预测，预测准确度最高可以达到99.9％，可以有效节省锂电池设计开发过程中的测试时间和费用，具有可观的经济效益和应用价值。
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公开(公告)号：CN112257694B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011523716.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/02 , G01M13/028 , G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械振动信号的稀疏约束生成对抗网络实现方法，包括：构建输入层维度和输出层维度为w，隐藏层维度为m的稀疏自动编码器；利用对采集的振动信号进行预处理后得到的维度为w的振动信号训练样本对所构建的稀疏自动编码器进行训练，得到训练好的稀疏自动编码器；利用训练好的稀疏自动编码器，构建包括生成器和判别器的稀疏约束生成对抗网络；利用维度为w的振动信号训练样本和噪声样本对所构建的稀疏约束生成对抗网络进行训练，得到能够利用噪声生成旋转机械振动信号的稀疏约束生成对抗网络。
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公开(公告)号：CN112327193A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011134253.X
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种锂电池容量跳水预警方法，包括：获取经过数据预处理的锂电池充放电循环的包括起始点Q1和终止点Q2的锂电池退化曲线；根据锂电池退化曲线的弯曲程度，确定锂电池退化曲线特征夹角；将锂电池退化曲线特征夹角与特征夹角报警阈值和特征夹角跳水阈值进行比较；根据比较结果确定是否发生锂电池容量跳水；在确定已经发生锂电池容量跳水时，触发锂电池容量跳水报警。
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公开(公告)号：CN112036083A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010883470.2
申请日：2020-08-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开一种相似产品寿命预测方法和系统，涉及相似产品预测领域，本发明利用通过对待预测电池的短期测试样本数据以及其他配方电池的全寿测试容量数据库中处理后，获得目标样本数据和训练测试数据；然后在训练测试数据中截取与目标样本数据同样长度的数据进行可迁移样本挖掘，通过训练学习可迁移样本数据至目标样本数据的迁移关系，获得相似产品测试数据迁移与剩余寿命预测的神经网络模型；应用训练测试数据中剩余长度的数据在神经网络模型进行跨配方电池的剩余寿命预测，本发明方法预测精度可以达到99％以上，节约了分析电池配方性能的成本，实现了数据共享，具有很好的经济性和实用性。
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