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公开(公告)号：CN112036083B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202010883470.2
申请日：2020-08-28
Applicant: 北京航空航天大学(CN)
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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公开(公告)号：CN113435235B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110039258.2
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于递归融合编码器的装备状态表征提取方法，具体步骤如下：步骤一、监测参数时序化处理；步骤二、RFA模型配置；步骤三、RFA模型无监督训练；步骤四、鲁棒状态表征提取。本发明基于深度递归编码‑解码架构，提出了一种序贯融合层，以直观、简便的方式缓解了现有方法的梯度消失问题，对数据中的噪声、非平稳组分等干扰更为鲁棒，实现从时间、特征两个维度对装备多维状态监控数据进行完备的状态表征提取。本发明提出的状态表征提取方法，可不依赖故障数据，具有良好的自适应性与可扩展性，在普遍缺乏装备故障数据的实际场景中具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN111680355B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010372783.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种典型遥测异常检测与定位的自适应幅值几何映射方法，包括：获取连续时间段内的航天器多个周期遥测帧计数值序列；将所获取的航天器多个周期遥测帧计数值序列进行映射处理，得到第一集合A及第二集合B；通过聚类算法，分别对所述第一集合A和第二集合B中元素进行聚类，以分析每个元素的离散程度；根据每个元素的离散程度，进行遥测异常检测。
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公开(公告)号：CN113239021A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110647242.X
申请日：2021-06-10
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种用于相似产品剩余寿命预测的数据迁移方法，包括：利用目标相似产品数据对历史数据库中全寿命相似产品中相同长度数据进行样本筛选处理，得到性能衰退序列数据的可迁移样本；通过将目标相似产品数据与所得到的性能衰退序列数据的可迁移样本之间的余弦距离作为相似产品的可迁移程度，选择最小余弦距离的相似产品的迁移样本；利用目标相似产品数据De和相似产品的可迁移样本Dts训练SDA数据迁移模型；利用训练好的SDA数据迁移模型生成可迁移样本全寿命序列。
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公开(公告)号：CN112257695A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011523721.2
申请日：2020-12-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种利用稀疏约束生成对抗网络生成振动信号的方法，包括：训练好的稀疏约束生成对抗网络的生成器将输入的随机噪声向量被变换为一个仅包含少量非零值的稀疏激活向量；使用所述稀疏向量中包含的少量非零值，激活所述训练好的稀疏约束生成对抗网络的生成器隐藏层的权重矩阵中对应位置的列向量，其中被激活的列向量中包含了真实振动信号中所有关键频率成分及其组合；被激活的列向量经过稀疏向量非零激活值的加权之后，得到一个线性组合，所述线性组合包含了待生成的旋转机械原始振动信号中所有的关键频率成分；该线性组合被一个非线性函数进行激活，相当于经过一个调幅处理，得到最终的生成样本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112257348A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011525324.9
申请日：2020-12-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种锂电池长期退化趋势预测方法，包括：通过将用于锂电池部分退化趋势曲线作为原始数据进行归一化和平滑处理，得到用于输入给训练好的预测模型的锂电池待预测样本；预测模型收到锂电池待预测样本时，给出锂电池待预测样本的起始状态对应的预测动作，预测模型所使用的交互环境将所述起始状态对应的预测动作拼接到锂电池待预测样本起始状态的结尾，作为第一次预测趋势曲线；将第一次预测趋势曲线结果截取等于单次状态长度的序列作为下一时刻状态输入给所述预测模型，使预测模型给出下一时刻状态对应的预测动作，交互环境将下一时刻状态对应的预测动作拼接到下一时刻状态的结尾，作为第二次预测趋势曲线，直至得到最终预测趋势曲线。
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公开(公告)号：CN112036084A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010889701.0
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迁移预测方法及系统，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和其他配方电池全寿测试数据，得到目标样本数据和多个训练数据；通过进行曲线形态、容量退化率相似度、寿命分布相似度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，利用适应于所述可迁移样本数据的寿命预测模型对跨配方相似产品进行寿命迁移预测，获得寿命预测结果；本发明实现了锂离子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：CN106292330B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201610551142.6
申请日：2016-07-13
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法，包括：主控装置对待验证诊断推理算法进行注册；主控装置将经过注册的待验证诊断推理算法整合到嵌入式目标机中；数据模拟装置根据主控装置发出的注入实际故障数据的故障注入指令，从试验台故障注入系统获得相应的实际故障数据；所述嵌入式目标机利用所述待验证诊断推理算法对所述实际故障数据进行推理计算，将计算结果发送给主控装置；主控装置通过分析所述计算结果，对所述待验证诊断推理算法的性能进行评价。本发明解决了现有技术存在的需要在飞机上验证实时诊断推理算法的困难。
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公开(公告)号：CN106294121B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610551794.X
申请日：2016-07-13
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种飞机嵌入式实时诊断推理算法试验方法，包括：主控装置对待验证诊断推理算法进行注册；主控装置将经过注册的待验证诊断推理算法整合到嵌入式目标机中；所述数据模拟装置根据主控装置的生成仿真故障数据的仿真故障指令，启动故障仿真模型，生成相应的仿真故障数据；所述嵌入式目标机利用所述待验证诊断推理算法对所述仿真故障数据进行推理计算，将计算结果发送给主控装置；主控装置通过分析所述计算结果，对所述待验证诊断推理算法的性能进行评价。本发明解决了现有技术存在的需要在飞机上验证实时诊断推理算法的困难。
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公开(公告)号：CN106295809A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610551143.0
申请日：2016-07-13
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种飞机嵌入式实时诊断推理算法的试验系统，包括：主控装置，用于对待验证诊断推理算法进行注册，将经过注册的待验证诊断推理算法整合到嵌入式目标机中，并发出生成故障数据的故障生成指令；数据模拟装置，用于根据主控装置的发出的故障生成指令，生成相应的故障数据；嵌入式目标机，通过运行所述待验证诊断推理算法，对所述故障数据进行推理计算，并将计算结果发送给主控装置；其中，所述主控装置通过分析所述计算结果，对所述待验证诊断推理算法的性能进行评价。本发明解决了现有技术存在的需要在飞机上验证实时诊断推理算法的困难。
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