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公开(公告)号：CN118817313B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411287669.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学 , 杭州三海电子科技股份有限公司
IPC: G01M13/045
Abstract: 一种基于大语言模型的轴承故障诊断系统、方法及程序产品，属于人工智能技术领域。系统中。振动传感器用于获取轴承的振动电信号；特征提取模块根据振动电信号的抽样值提取时域特征向量和频域特征向量；拼接模块将时域特征向量和频域特征向量拼接形成拼接向量；第一嵌入模块在拼接向量中的每个特征的前面或后面嵌入特征名称标签向量形成微调向量；第二嵌入模块在微调向量的前面或后面嵌入轴承标签向量形成输入向量而后提供给故障诊断模型；故障诊断模型根据输入向量对轴承进行故障诊断，所述故障诊断模型由冻结了部分层的大语言模型训练而成。本发明显著提升了轴承故障诊断系统的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118817313A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411287669.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学 , 杭州三海电子科技股份有限公司
IPC: G01M13/045
Abstract: 一种基于大语言模型的轴承故障诊断系统、方法及程序产品，属于人工智能技术领域。系统中。振动传感器用于获取轴承的振动电信号；特征提取模块根据振动电信号的抽样值提取时域特征向量和频域特征向量；拼接模块将时域特征向量和频域特征向量拼接形成拼接向量；第一嵌入模块在拼接向量中的每个特征的前面或后面嵌入特征名称标签向量形成微调向量；第二嵌入模块在微调向量的前面或后面嵌入轴承标签向量形成输入向量而后提供给故障诊断模型；故障诊断模型根据输入向量对轴承进行故障诊断，所述故障诊断模型由冻结了部分层的大语言模型训练而成。本发明显著提升了轴承故障诊断系统的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119226964B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411766073.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/047 , G06N3/0895 , G01R31/56
Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯元知识提取与嵌入的小样本诊断能力增强方法，属于电数据处理技术领域。方法包括：步骤1：通过特征提取网络提取机电产品目标任务的有标签数据集的内在结构特征向量;步骤2：通过贝叶斯元学习多元正态分布N的均值和协方差矩阵的共轭先验，选择正态‑逆‑威希特分布作为均值和协方差矩阵的先验，获取贝叶斯二次分类器的后验概率；步骤3：利用后验概率对贝叶斯二次分类器进行实例化输出最终的诊断模型。本发明通过贝叶斯元学习，引入共轭先验，进行后验推断，使分类器能够获取跨任务的知识，增强拟合能力，避免过拟合。
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公开(公告)号：CN119226963B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411765496.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0985 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于元学习框架的故障诊断模型小样本诊断能力增强方法，属于电数据处理技术领域。方法包括如下步骤：基于元学习建立诊断模型；获取待诊断目标小样本；获取待诊断目标小样本的置信度，将置信度与阈值进行比较，对于置信度小于阈值的待诊断目标小样本拒绝诊断，对于置信度大于或者等于阈值的待诊断目标小样本，则继续下一步；使用诊断模型推断待诊断目标小样本的故障模式标签，并将其作为置信度不低于阈值的诊断结果输出。本发明增强了元学习的故障模型小样本诊断的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119167210A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411599369.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 一种小样本不确定性下贝叶斯元学习故障诊断泛化增强方法，属于数据处理技术领域。方法中，对于给定待诊断目标小样本，使用样本筛选器推断待诊断目标小样本是否为未知异常样本，若是未知异常样本，则结束推理；若不是未知异常样本，预测其置信度，判断置信度是否小于阈值，若小于阈值，则拒绝诊断，若大于或等于阈值，使用诊断模型根据样本推断样故障模式，并将其作为置信度不低于阈值的诊断结果输出。本发明基于不确定性度量的样本筛选器，解决分布外数据检测并提供拒绝诊断的基准，为轴承、齿轮箱、电机、电作动器等的故障诊断模型引入拒绝选项，使其能够合理的拒绝诊断当前的监测样本，增强元学习故障诊断模型的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118798859A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411287838.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学 , 杭州三海电子科技股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 一种基于大语言模型的维修方案生成系统、方法及程序产品，属于人工智能技术领域。系统中，任务分配器用于给K个二级智能体分配维修问题；相关计算器用于计算每个二级智能体检索到的维修方案与分配的维修问题的相关度；第一比较器用于将相关度与阈值进行比较，将相关度超过阈值的维修改方案提供给训练器；训练器利用相关度超过阈值的维修方案集合、预测检索策略集合和奖励集合计算第一时间方差目标值，并广播给K个二级智能体；二级智能体中，检索策略网络根据任务分配器分配的维修问题从数据库进行检索生成的维修方案，并将检索策略、奖励汇报给一级智能体。本发明能自主学习，适应新环境和新任务,能够根据检索环境的变化和反馈做出相应的调整。
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公开(公告)号：CN119227010B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411750546.9
申请日：2024-12-02
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0985 , G06N3/047
Abstract: 一种基于元贝叶斯优化的跨任务数据集融合方法，属于电数据处理技术领域。方法包括：S1:输入少量观测数据，从观测数据中采样数据子集;S2:根据数据子集计算损失函数；S3:根据损失函数更新贝叶斯学习器的参数；S4:判断损失函是否最小，若损失函数没达到最小，更新贝叶斯学习器的参数，并返回到步骤S2,若损失函数达到最小，则结束训练，输出最优贝叶斯学习器。本发明将元学习思想应用到数据集组合优化中，通过元学习贝叶斯优化中的代理模型，完成对超参数优化的元知识的学习，以实现少量优化迭代下的超参数寻优。
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公开(公告)号：CN119226963A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411765496.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 北京航空航天大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0985 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于元学习框架的故障诊断模型小样本诊断能力增强方法，属于电数据处理技术领域。方法包括如下步骤：基于元学习建立诊断模型；获取待诊断目标小样本；获取待诊断目标小样本的置信度，将置信度与阈值进行比较，对于置信度小于阈值的待诊断目标小样本拒绝诊断，对于置信度大于或者等于阈值的待诊断目标小样本，则继续下一步；使用诊断模型推断待诊断目标小样本的故障模式标签，并将其作为置信度不低于阈值的诊断结果输出。本发明增强了元学习的故障模型小样本诊断的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119626041A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411670523.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种FOQA监控虚警抑制方法，该方法包括：(1)计算起飞与着陆时刻；(2)计算起飞与着陆时的平均滑跑方向；(3)利用微分法计算起飞前与着陆后每秒的横向移动距离；(4)将每秒的横向移动距离加总，得到每一时刻相对跑道的横向距离；(5)使用横向移动距离，对FOQA中的虚警进行抑制。本发明利用QAR数据对飞机在起飞与着陆时相对跑道的横向距离进行计算，有效避免了传统FOQA告警逻辑中地面操作项容易因为边界条件设置、机场要求等因素造成的虚警问题，有力支持了FOQA监控等飞行数据分析工作。
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公开(公告)号：CN111553057B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010300271.4
申请日：2020-04-16
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种健康状态层流逻辑中表决结构的健康建模与计算方法，包括：根据系统需要执行的任务，构建系统健康状态层流逻辑中的表决结构模型，所述表决结构是指系统内同时运行的M个单元中至少R个单元正常运行，才能使整个系统正常运行，M>R>1；确定表决结构中每个单元的任务健康度和重要度权重；利用所述表决结构中每个单元的任务健康度、同时运行的单元个数以及正常运行单元个数，计算所述表决结构系统的任务健康度；利用所述表决结构中每个单元的任务健康度和重要度权重、同时运行的单元个数以及正常运行单元个数，计算所述表决结构系统的风险健康度。
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