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公开(公告)号：CN113537747B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110768052.3
申请日：2021-07-07
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06N3/126 , G06N3/049
摘要： 本发明提供一种基于相加模型的冷却水泄漏量预测方法，其包括以下步骤；S1：对输入的原始冷却水泄漏量时间序列数据，采用CEEMDAN分解方法，获得原始泄漏量时间序列数据在不同特征频率限带的K个分量序列；S2：利用N种时间序列信号预测模型，构建预测模型方法库；S3：在给定输入步数下，基于改进的遗传算法，依据各分量相加预测结果，对预测模型进行联合学习与优化，优化各分量预测所使用的预测模型类型、预测模型未知参数与分量相加权重；S4：根据优化结果建立预测模型，获得最终优化预测结果。本发明自动化程度高，能够简化预测建模过程的操作，提高冷却水泄漏量预测效率；同时能减小建模过程中过拟合或欠拟合问题的发生，提高预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114969618A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210557851.0
申请日：2022-05-19
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于多源因果图路径卷积的复杂机电系统故障检测方法，其包括以下步骤：S1：结合已知的因果关系与基于分数的因果发现方法，以系统高维监测变量的数据为输入，构建因果关系图；S2：利用基于因果路径卷积的图卷积神经网络从图Gi中的因果路径提取特征；S3：将所有Gi经S2提取的特征拼接，输入全连接神经网络并输出故障检测结果；S4：通过训练故障检测模型，定量得到各路径卷积的特征值，进而确定路径和监测变量对检测结果的影响。本发明融合已知因果关系和数据驱动方法获得因果图；并从因果路径角度提取特征，实现故障检测，提高检测性能；同时获得因果图中的重要路径与节点，增强复杂机电系统故障检测的可解释性。
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公开(公告)号：CN112305329B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202011181611.2
申请日：2020-10-29
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01R29/26
摘要： 本发明提供一种基于低频噪声的元器件状态检测装置和方法，其包括依次连接的低频噪声采集电路、嵌入式系统和上位机；其中低频噪声采集电路由高低频组合滤波电路和并联低噪声运算放大器组成；嵌入式系统包括模拟信号采样电路、模拟‑数字转换模块、内部存储器、初步分析波形绘制模块和示波器；上位机包括上位机存储器、故障筛选模块、预测模块、频域分析模块、计算模块和可视化界面模块。低频噪声采集电路采集低频噪声并发送至嵌入式系统；低频噪声通过嵌入式系统转换为低频噪声数字信号；上位机接收低频噪声数字信号进行保存并处理，得到元器件状态。本申请实现了对低频噪声信号的检测，并利用低频噪声信号对元器件故障进行筛选与预测。
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公开(公告)号：CN114969618B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210557851.0
申请日：2022-05-19
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F17/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N7/01 , G06F18/2415 , G01R31/56
摘要： 本发明提供一种基于多源因果图路径卷积的复杂机电系统故障检测方法，其包括以下步骤：S1：结合已知的因果关系与基于分数的因果发现方法，以系统高维监测变量的数据为输入，构建因果关系图；S2：利用基于因果路径卷积的图卷积神经网络从图Gi中的因果路径提取特征；S3：将所有Gi经S2提取的特征拼接，输入全连接神经网络并输出故障检测结果；S4：通过训练故障检测模型，定量得到各路径卷积的特征值，进而确定路径和监测变量对检测结果的影响。本发明融合已知因果关系和数据驱动方法获得因果图；并从因果路径角度提取特征，实现故障检测，提高检测性能；同时获得因果图中的重要路径与节点，增强复杂机电系统故障检测的可解释性。
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公开(公告)号：CN112305329A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011181611.2
申请日：2020-10-29
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01R29/26
摘要： 本发明提供一种基于低频噪声的元器件状态检测装置和方法，其包括依次连接的低频噪声采集电路、嵌入式系统和上位机；其中低频噪声采集电路由高低频组合滤波电路和并联低噪声运算放大器组成；嵌入式系统包括模拟信号采样电路、模拟‑数字转换模块、内部存储器、初步分析波形绘制模块和示波器；上位机包括上位机存储器、故障筛选模块、预测模块、频域分析模块、计算模块和可视化界面模块。低频噪声采集电路采集低频噪声并发送至嵌入式系统；低频噪声通过嵌入式系统转换为低频噪声数字信号；上位机接收低频噪声数字信号进行保存并处理，得到元器件状态。本申请实现了对低频噪声信号的检测，并利用低频噪声信号对元器件故障进行筛选与预测。
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公开(公告)号：CN115310837A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210975693.0
申请日：2022-08-15
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于因果图注意力神经网络的复杂机电系统故障检测方法，其包括以下步骤：S1：结合已知因果关系与基于约束的因果发现，以复杂机电系统监测数据为输入，构建因果图；S2：利用因果图注意力神经网络提取因果图中的节点特征；S3：将各层因果图注意力神经网络提取的特征相加，并计算各节点表征在不同注意力机制下的独立支持评分；S4：将所有节点的特征拼接输入全连接神经网络，最终输出系统的故障检测结果。本发明融合已知因果关系和基于约束方法获得因果图；根据原因变量不同重要度自适应生成结果变量的嵌入表征，并将独立支持评分作为约束，提取具有因果分离性质的特征，最终实现系统故障检测，提高检测性能。
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公开(公告)号：CN113537747A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110768052.3
申请日：2021-07-07
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于相加模型的冷却水泄漏量预测方法，其包括以下步骤；S1：对输入的原始冷却水泄漏量时间序列数据，采用CEEMDAN分解方法，获得原始泄漏量时间序列数据在不同特征频率限带的K个分量序列；S2：利用N种时间序列信号预测模型，构建预测模型方法库；S3：在给定输入步数下，基于改进的遗传算法，依据各分量相加预测结果，对预测模型进行联合学习与优化，优化各分量预测所使用的预测模型类型、预测模型未知参数与分量相加权重；S4：根据优化结果建立预测模型，获得最终优化预测结果。本发明自动化程度高，能够简化预测建模过程的操作，提高冷却水泄漏量预测效率；同时能减小建模过程中过拟合或欠拟合问题的发生，提高预测结果的准确性。
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