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公开(公告)号：CN112883497B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110302609.4
申请日：2021-03-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多源信息融合的航天阀门可靠性评估方法，获取航天阀门参与融合的试验数据，其中参与融合的试验数据包括温度试验数据、振动试验数据、动作试验数据；对温度试验数据、振动试验数据、动作试验数据分别进行可靠性评估，分别得到温度试验数据、振动试验数据、动作试验数据下的Weibull分布参数以及任务可靠度。将温度、振动和动作试验数据通过一致性检验后，参与多源信息融合过程，利用Bayes理论，通过确定未知参数的先验分布对现场数据的评估结果进行修正，完成航天阀门的可靠性评估工作。
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公开(公告)号：CN112149316B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011205350.3
申请日：2020-11-02
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供基于改进的CNN模型的航空发动机剩余寿命预测方法，属于故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)领域。首先对航空发动机退化特征进行一阶差分计算得到(新的)差分特征，并和原始特征一起来表征其退化。接着，通过在并行的CNN网络中嵌入SE模块来增强由卷积运算得到的有效特征并抑制无效特征或噪声的影响，从而提出改进的CNN模型。按照退化特征和剩余寿命之间的映射关系来构建样本的输入和输出，并用于训练模型。最后，对于在役航空发动机，按照同样的方式构建出测试样本的输入，形成测试集并输入到训练好的预测模型中，得到在役航空发动机的剩余寿命预测值。本发明所提出的方法计算过程简单有效，且预测精度很高。
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公开(公告)号：CN112329272B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202011462458.0
申请日：2020-12-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明属于可靠性统计技术领域，本发明公开了综合光伏组件退化和寿命数据的剩余寿命拟合预测方法，先利用性能退化数据，估计退化过程模型参数初值，再估计寿命数据的失效概率并通过拟合计算剩余寿命的预测值。本发明通过上述步骤很好的解决了综合利用性能退化数据和寿命数据中蕴含的信息，预测光伏组件剩余寿命的问题，计算结果和计算过程的简洁性都优于现有方法。
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公开(公告)号：CN112100865A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011205335.9
申请日：2020-11-02
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供基于并行CNN模型的航空发动机剩余寿命预测方法，属于故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)领域。首先获取航空发动机历史失效数据，将删除常值变量余下的变量作为特征变量，并对标准化后的特征变量作一阶差分运算生成新的特征(差分特征)。进一步针对原始特征和差分特征构建出并行架构的CNN网络，按照监测变量和剩余寿命间的映射关系构建样本的输入输出，用于训练并行CNN网络，得到训练好的航空发动机剩余寿命预测模型。对于待进行剩余寿命预测的航空发动机的监测数据，按照同样的方式构建测试样本输入，形成测试集并输入到剩余寿命预测模型中，得到航空发动机的剩余寿命预测值。本发明所提方法计算过程简单有效，且预测精度很高。
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公开(公告)号：CN110501646A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910804963.X
申请日：2019-08-29
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01R31/382 , G06N3/12
Abstract: 本发明属于寿命预测领域，具体涉及一种离线锂电池剩余电量估计方法，采集锂电池状态监测参数，构建训练集、验证集和测试集。构建异构核函数并求解其异构核系数及超参数，训练锂电池剩余电量估计模型。通过误差分析验证训练得到的锂电池剩余电量估计模型精度。对于采集到的待测锂电池工作时每次充放电循环的电池状态监测参数，输入到训练得到的锂电池剩余电量估计模型中即可进行剩余电量的估计。本发明很好的解决了离线状态下剩余电量难以精确估计的问题，为在线锂电池产品剩余电量估计、寿命估计和异常检测方面的研究提供了较好的方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109101778B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811395335.2
申请日：2018-11-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明属于可靠性统计技术领域，本发明公开了基于性能退化数据和寿命数据融合的Wiener过程参数估计方法，先利用性能退化数据，根据极大似然法求得Wiener过程参数的初值，再利用该初值估计寿命数据的失效概率，最后拟合失效概率和寿命数据估计寿命分布参数，并转化为Wiener过程参数的最终值。本发明通过上述步骤很好的解决了基于性能退化数据和寿命数据融合的Wiener过程参数估计问题。相比现有方法，本发明所提出的算法计算过程简单有效。通过下述具体实施方式可知，本发明所提出的算法计算精度很高。
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公开(公告)号：CN115906544A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310221462.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种基于可靠性增长过程的可靠性鉴定试验方法。所述方法包括：针对在研制阶段采取及时修正策略的指数型产品，对产品研制阶段的可靠性增长过程进行建模，得到产品的失效率估计值，然后根据贝叶斯方法进行计算，得到产品失效率的先验分布和后验分布；再根据产品失效率的先验分布和后验分布，综合考虑产品的生产方风险与使用方风险，确定产品的可靠性鉴定试验方案。采用本方法可以计算得到同时满足两类风险约束下的可靠性鉴定试验方案，缩短试验时间，节省试验成本，同时也能保证在产品研制阶段，使用方风险尽量小的前提下使生产方风险在其可接受值范围内，在工程上更具可行性。
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公开(公告)号：CN115859805A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211510849.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及基于混合加点准则的自适应序贯试验设计方法和装置，方法包括：对航天装备系统的任务效能指标所对应的影响参数进行初始试验设计得到初始样本集；利用初始样本集进行仿真试验获取训练集；在设计空间内利用等距网格抽取样本点作为测试用的试验方案并通过仿真试验得到测试集；构建关于训练集的最小二乘支持向量机模型，求解最小二乘支持向量机模型的核函数参数及正则化参数；利用最小二乘支持向量机模型对测试集进行预测并基于LOLA‑DIST加点准则进行序贯采样；当最小二乘支持向量机模型对测试集进行预测的平均绝对百分比误差在目标误差阈值以内时，保存最终训练集中的试验方案作为最优试验设计方案。提高了预测精度与设计效率。
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公开(公告)号：CN114444279B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210044813.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 基于卫星低高精度数据关联参数联合估计的响应预测方法，包括：获取卫星进行不同精度可靠性试验获得的可靠性试验数据；基于低精度可靠性试验数据构建低精度响应模型；基于低精度响应模型以及高精度可靠性试验数据建立高精度响应模型并确定该模型参数的验后分布；基于贝叶斯理论以及高精度响应模型得到任意应用场景影响因子数据处的高精度卫星性能响应数据后验概率密度函数，进而得到高精度卫星性能响应数据预测模型；生成大量高精度响应模型参数样本，对所述预测模型进行迭代求解，得到任意应用场景影响因子数据处的高精度卫星性能响应数据预测结果。本发明能够使得待求模型参数更加准确，提高了预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN112131760B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011206202.3
申请日：2020-11-02
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供基于CBAM模型的航空发动机剩余寿命预测方法，属于故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)领域。先对发动机的原始监测变量进行一阶差分计算得到(新的)差分特征，并和原始特征一起来表征其退化。接着，提出一个嵌入CBAM模块的并行CNN网络的剩余寿命预测模型，对由常规卷积计算获得的特征图进一步从通道注意力和空间注意力两个维度来凸显有价值特征信息并弱化无用或噪声信息。按照监测变量和剩余寿命间的映射关系构建样本的输入输出，并用于训练模型。最后，对于在役航空发动机，构建出测试样本，并输入到训练好的预测模型中，得到在役航空发动机的剩余寿命预测值。本发明所提出的方法计算过程简单有效，且预测精度很高。
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