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公开(公告)号：CN117454236B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310792244.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 基于重叠信号的航天继电器多余物检测与材质识别方法，属于航天检测技术领域。为了解决现有的识别方法在真实应用场景下的识别准确率有待于提高的问题，本发明针对只包含松动组件的样本只包含一种材质的多余物样本的样本集一，通过信号采集、特征计算、数据集构建、分类器训练等步骤，得到组件识别模型与材质识别模型；然后针对同时包含松动组件与一种材质的多余物样本的样本集二，通过信号采集、特征计算、数据集构建、分类器预测、置信度计算等步骤，得到组件置信度与多余物置信度。针对待测信号数据集，借助组件识别模型、材质识别模型、组件置信度与多余物置信度，依次给出待测航天继电器的多余物检测结果以及多余物材质识别结果。
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公开(公告)号：CN117195068B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311111186.3
申请日：2023-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415
Abstract: 基于时空关联算法的PIND检测信号分类判识系统，属于航天科学技术中多余物检测信号检测识别领域。为了解决现有的PIND检测信号分类方法存在准确率低、效率低的问题，本发明首先对将波形信号进行分窗并基于脉冲信号得到脉冲位置，根据脉冲信号确定其是否为线上脉冲或线下脉冲，然后确定每个脉冲对应的关联视界和干扰视界范围并计算每一个脉冲的关联脉冲数量、线下关联脉冲数量、线上关联脉冲数量和干扰脉冲数量、线下干扰脉冲数量、线上干扰脉冲数量，然后进行时空连续组搜索并将时空连续组内关联脉冲数的最大值作为时空连续组内的每一个脉冲的关联脉冲数，最后基于关联脉冲和干扰脉冲以及判识规则，判定各脉冲其是组件脉冲还是多余物脉冲。
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公开(公告)号：CN116257777B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310106594.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N5/01 , G06N20/20 , G01R31/327 , G01N29/04
Abstract: 本发明公开了一种分类模型融合的密封继电器多余物检测与材质识别方法，所述方法包含训练阶段与测试阶段两个部分，分别用于训练最优的组件识别模型与最优的材质识别模型，以及在应用场景下测试两个模型的识别性能。对于待测的密封继电器，借助PIND检测设备来获取和保存声发射信号，通过相同的特征处理步骤，构建多条待测数据。最优的组件识别模型预测这些数据的标签，由此得出声发射信号是多余物信号还是组件信号。若识别结果是多余物信号，则最优的材质识别模型再次预测这些数据的标签，由此得出多余物的具体材质。该方法是对多余物检测研究的重要补充，可为相近领域内的信号检测研究提供参考。
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公开(公告)号：CN116257777A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310106594.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N5/01 , G06N20/20 , G01R31/327 , G01N29/04
Abstract: 本发明公开了一种分类模型融合的密封继电器多余物检测与材质识别方法，所述方法包含训练阶段与测试阶段两个部分，分别用于训练最优的组件识别模型与最优的材质识别模型，以及在应用场景下测试两个模型的识别性能。对于待测的密封继电器，借助PIND检测设备来获取和保存声发射信号，通过相同的特征处理步骤，构建多条待测数据。最优的组件识别模型预测这些数据的标签，由此得出声发射信号是多余物信号还是组件信号。若识别结果是多余物信号，则最优的材质识别模型再次预测这些数据的标签，由此得出多余物的具体材质。该方法是对多余物检测研究的重要补充，可为相近领域内的信号检测研究提供参考。
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公开(公告)号：CN115685072A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211192815.5
申请日：2022-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S5/22 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多分类模型的密闭腔体内部不稳定声发射源定位方法，所述方法从时域和频域两个方面对声发射信号进行综合评估，将信号中提取多个可以全面描述上述信号特性的信号特征，由此构建特征向量，形成信号数据。通过给这些信号数据设置不同的标签，并将这些信号数据进行汇总，最终可以构建信号数据集。在此基础上，在信号数据集上训练基于不同机器学习分类算法的分类器，比较得出最优的分类器并对其内部参数进行优化。至此，可以得到最优的分类器，用于实物测试。本发明所提不稳定声发射源定位方法为声发射源定位研究提供了新的思路，对相关领域内撞击源或故障源诊断方法的应用与发展提供了理论基础，具有重要的理论意义和实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102830421A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210282939.2
申请日：2012-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 星载电子设备多余物及组件的识别方法，属于星载电子设备内部活动多余物的检测技术领域。它解决了现有对星载电子设备内部环境进行检测的方法中，不能在进行多余物判别的同时，判断获得是否存在可动组件的问题。它首先在声音信号的脉冲序列中搜索能量门限Th信号，未搜到该信号则不含多余物及组件；否则首先对声音信号的脉冲序列进行聚类分析，然后判断星载电子设备内部为多余物或者为组件，若为多余物，进一步对多余物的材质进行判别。本发明适用于星载电子设备多余物及组件的识别。
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公开(公告)号：CN119740133A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411940203.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 密封电子设备多余物深层信息检测方法，属于密封电子设备多余物检测技术领域。为了解决现有基于脉冲信号进行的密封电子设备多余物检测存在主动忽视底噪信号可能丢掉有用信息的问题。本发明针对N个通道获取到的待测的多余物信号，将一组N个通道对应的多余物信号作为1个多余物信号组；从信号视角出发，分别在多余物信号组中每段多余物信号上提取特征，所述特征包括时域特征和/或频域特征，构建N个特征向量，将N个特征向量转化为一个融合特征向量，称为待测数据；针对待测数据采用分类器进行分类，得到多余物的定位识别结果。在此基础上，还可以从脉冲视角出发，得到多余物的材质识别结果。本发明用于多余物的检测。
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公开(公告)号：CN119066473A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411234858.4
申请日：2024-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/2433
Abstract: 航天密封继电器多余物检测信号分类方法、系统及聚类方法，属于航天继电器多余物检测技术领域，为了解决航天继电器多余物检测信号分类准确率有待于进一步提高的问题。针对航天继电器多余物检测中采集的PIND信号进行脉冲提取和分帧；然后将每一个分帧后的信号作为一个数据点样本，将每个分帧后的信号转换为m维的向量并作为数据点的坐标，基于坐标所有分帧片段上对应的数据点坐标，利用k‑CAD进行聚类，同时基于所有分帧片段上对应的数据点坐标对离群点的异常程度进行评估，然后基于聚类结果和异常程度进行评估实现检测信号的分类。
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公开(公告)号：CN117912487B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410074529.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于多余物检测的两级自适应多门限脉冲提取方法，属于密封电子设备多余物监测技术领域。为了解决现有的针对多余物检测的限脉冲提取方法因为门限缺少自适应性而导致提取到的脉冲信号准确性有待于进一步提高的问题。本发明首先计算声音信号包含的所有采样点的平均能量和平均过零率，根据3σ分布准则，设置峰值能量阈值、端点能量阈值和端点过零率阈值；通过峰值能量阈值先快速寻找有用脉冲的最高点，通过端点能量阈值先寻找一轮有用脉冲的起始点和结束点，然后再次根据3σ分布准则，重新设置端点能量阈值和端点过零率阈值两个新的门限，寻找第二轮有用脉冲的起始点和结束点，并最终根据两轮脉冲的持续时间确定最终的起始点和结束点。
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公开(公告)号：CN117912487A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410074529.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于多余物检测的两级自适应多门限脉冲提取方法，属于密封电子设备多余物监测技术领域。为了解决现有的针对多余物检测的限脉冲提取方法因为门限缺少自适应性而导致提取到的脉冲信号准确性有待于进一步提高的问题。本发明首先计算声音信号包含的所有采样点的平均能量和平均过零率，根据3σ分布准则，设置峰值能量阈值、端点能量阈值和端点过零率阈值；通过峰值能量阈值先快速寻找有用脉冲的最高点，通过端点能量阈值先寻找一轮有用脉冲的起始点和结束点，然后再次根据3σ分布准则，重新设置端点能量阈值和端点过零率阈值两个新的门限，寻找第二轮有用脉冲的起始点和结束点，并最终根据两轮脉冲的持续时间确定最终的起始点和结束点。
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