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公开(公告)号：CN113762277B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111055699.8
申请日：2021-09-09
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/088 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/098
摘要： 本发明涉及一种基于Cascade‑GAN的多波段红外图像融合方法，首先，通过将采集到的包括短波、中波、长波在内的针对同一场景的多波段红外图像沿通道进行连接，得到的三通道图像作为级联生成对抗网络模型Cascade‑GAN的训练数据集，利用训练好的去噪生成对抗网络模型DnGAN生成去噪图像，提高图像信噪比；然后将去噪后的图像输入融合生成对抗网络FuGAN，通过该融合网络的生成器GFu与其判别器DFu之间的对抗博弈进行高质量图像融合；级联网络通过建立总损失函数，利用FuGAN输出结果指导DnGAN的训练，通过提高FuGAN的输出质量来改善DnGAN的融合效果，从而获得高质量融合图像。本发明与传统融合方法相比，基于深度学习的融合方法具有更高的鲁棒性，并且具有较佳的融合效果，能够充分改善融合精度。
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公开(公告)号：CN112633476B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202011554128.4
申请日：2020-12-24
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06N3/0442 , F02B77/08
摘要： 本发明涉及一种发动机状态监测方法、系统、设备及介质，其方法包括：首先，将发动机各个传感器采集的数据按照因果关系或空间位置进行排序，作为输入序列；其次，构建长短时记忆神经网络；接着，构建具有分支结构的长短时记忆神经网络；最后，通过具有分支结构的长短时记忆神经网络对发动机的进行状态监测与预测，其输出序列为各种状态类型。本发明针对时间序列输入中存在的各项输入维度不匹配的问题，每一个输入表示的是某一个固定传感器在固定时间内获取的数据，其长度是固定的，该方法可以解决时间序列维度不同的问题，同时因为数据是按照空间序列、因果关系排序的，它加强输入序列之间的关系，进而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN110362065B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910646791.8
申请日：2019-07-17
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明属于航空发动机故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于隐马尔可夫模型的航空发动机防喘控制系统的状态诊断方法。该方法包括如下步骤：A1、获取航空发动机防喘控制系统的传感数据；A2、将获取到的传感数据作为输入数据，输入预先训练的隐马尔可夫模型，得到输出结果；A3、将输出结果与预先定义的状态信息进行匹配，输出航空发动机防喘控制系统当前的状态；其中，所述预先训练的隐马尔可夫模型为基于预设历史时间段内的航空发动机防喘控制系统的传感数据和对应的航空发动机防喘控制系统的状态信息的训练集，进行训练后的模型。该方法基于隐马尔可夫模型，实现复杂度低，故障诊断精确程度更高。
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公开(公告)号：CN110362064B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910646789.0
申请日：2019-07-17
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明属于航空发动机故障诊断技术领域，尤其涉及一种航空发动机排气温度传感器的故障诊断方法。该方法获取发动机的控制参数和状态参数，包括如下步骤：获取多个排气温度传感器的温度数据；将控制参数、状态参数和获取到的每一温度数据作为输入信息输入一个四层神经网络模型；四层神经网络模型根据输入信息，输出每个排气温度传感器的故障权重；根据加权平均偏移分类算法，将故障权重归一化后与温度数据结合，输出是否存在故障的排气温度传感器；若存在故障的排气温度传感器，则输出存在有故障的排气温度传感器的信息。该方法实现了在多个排气温度传感器同时工作时，对于故障排气温度传感器的准确判断。
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公开(公告)号：CN112597704B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011554072.2
申请日：2020-12-24
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种发动机异常原因分析方法、系统、设备及介质，其方法包括：首先，确定输入序列与输出序列；其次，根据输入序列与输出序列，构建基于神经网络的编码器‑解码器模型；接着，在编码器‑解码器模型中，构建注意力机制；最后，使用输入序列训练编码器‑解码器模型，在训练完成之后，获得注意力机制中为输入序列生成的一组权重向量；通过每一个权重向量确定各异常类型与各输入元素之间的相关性，进而基于相关性确定发动机的异常原因。本发明提供的方法能够通过训练得到异常类型与监测到的各项数据之间的相关性，确定发动机产生异常类型的时间、位置以及起因，进而在发动机的改进与优化方面提供指示与帮助。
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公开(公告)号：CN115037616B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210430467.4
申请日：2022-04-22
申请人： 东北大学
IPC分类号： H04L41/082 , H04L41/122 , H04L41/14 , H04L49/111
摘要： 本发明提供一种基于TSSDN网络的确定性流调度及其更新方法，以TSSDN网络作为基础网络架构，首先本发明使用基于无冲突的ILP模型的流表生成方法，解决了流与流之间因冲突造成的帧丢失的问题，其次本发明使用基于增强型的ILP模型的冲突避免方法，解决了新旧配置之间发生冲突的情况，避免了冲突造成的帧丢失现象。最后当流表生成后，本发明使用批处理更新机制(BPUM)完成了流表的下发，解决了设备与控制机交互次数过多引起的更新持续时间过长的问题，同时用版本号区分新旧配置，对新的流和旧的流进行调度，解决了更新期间配置的不一致问题，保证了确定性传输。
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公开(公告)号：CN110213813B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910555406.9
申请日：2019-06-25
申请人： 东北大学
摘要： 本发明涉及一种室内定位技术中惯性传感器的智能管理方法，获取待定位节点标签的环境观测值；将获取的环境观测值输入隐马尔可夫模型获取隐马尔可夫模型的隐藏状态；根据获取的隐藏状态判断是否启动惯性传感器；所述隐藏状态包括：通信良好状态、第一通信衰减状态、第二通信衰减状态、通信部分中断状态和通信完全中断状态；当定位节点标签的环境观测值处于第二通信衰减状态、通信部分中断状态和通信完全中断状态的任一状态时，同时启动惯性传感器和行人导航算法；本发明提供的管理方法，能够准确预估标签的定位环境，智能管理惯性传感器的启动或关闭，以达到低功耗的目的，从而大大增加标签的续航能力。
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公开(公告)号：CN110362064A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910646789.0
申请日：2019-07-17
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明属于航空发动机故障诊断技术领域，尤其涉及一种航空发动机排气温度传感器的故障诊断方法。该方法获取发动机的控制参数和状态参数，包括如下步骤：获取多个排气温度传感器的温度数据；将控制参数、状态参数和获取到的每一温度数据作为输入信息输入一个四层神经网络模型；四层神经网络模型根据输入信息，输出每个排气温度传感器的故障权重；根据加权平均偏移分类算法，将故障权重归一化后与温度数据结合，输出是否存在故障的排气温度传感器；若存在故障的排气温度传感器，则输出存在有故障的排气温度传感器的信息。该方法实现了在多个排气温度传感器同时工作时，对于故障排气温度传感器的准确判断。
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公开(公告)号：CN110186684A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910555424.7
申请日：2019-06-25
申请人： 东北大学
IPC分类号： G01M15/00
摘要： 本发明涉及一种航空发动机机械振动故障信号特征提取方法，包括如下步骤：S1、获取发动机振动数据，并对获得的振动数据进行数据预处理；S2、采用小波分解算法将经过数据预处理的振动数据进行局部化分解，获得原始振动数据的频域特征和时域特征；S3、在频域特征上寻找各个频率突变点，然后计算突变点的频段在时域特征上的一阶导数，若该一阶导数大于阈值T，则将该变化作为一个待分辨特征；S4、通过聚类算法对待分辨特征和突变点时刻发动机频率变化的控制输入数据进行聚类，获得故障特征。本发明提供的提取方法，能够精确地诊断出航空发动机机械振动的故障信号。
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公开(公告)号：CN104486212A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410758619.9
申请日：2014-12-09
申请人： 东北大学
IPC分类号： H04L12/701
摘要： 本发明提供一种三维片上光网络拓扑及路由路径计算方法，所述三维片上光网络拓扑包括：N个光路由层，每一所述光路由层包括N行×N列个光路由器，每一所述光路由器与一个IP核相连，至少一个光路由层的每一所述光路由器与一个纵向光路由器相连，其中，所述N为大于等于3的自然数。每一所述光路由器与相邻的光路由器相连，每行或每列的第一个光路由器还与所述行或所述列的最后一个光路由器相连，每一所述纵向光路由器与另外两个光路由层内对应位置的光路由器相连，由此，降低了芯片资源消耗，缩减了最大芯片面积。
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