-
公开(公告)号：CN117591995A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311563370.1
申请日：2023-11-22
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/27
摘要： 一种多参数联合决策的系统剩余寿命预测方法及装置，涉及电子测量技术领域，方法包括：获取健康状态的参数数据作为训练数据，获取待评估参数数据作为观测数据；基于各参数的训练数据和观测数据分别计算各参数健康度；融合所述各参数健康度，得到系统健康度预测结果；该方法通过评价参数时间序列，得到参数健康度，构建各属性健康度模型，并将各属性健康度模型进行融合，得到系统的健康度模型，考虑因素更加全面，预测结果更准确。
-
公开(公告)号：CN118655414A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410884227.0
申请日：2024-07-03
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
摘要： 一种三相交错并联Boost变换器鲁棒的开路故障诊断方法及其系统，涉及电力电子领域。用于对三相交错并联Boost变换器进行检测和定位故障相。开路故障诊断方法为：在每个开关周期的三个特定时刻采样输入电流值；在两个开关周期内对每个时刻的采样值进行积分；计算三个积分值之间的最大差异，并将最大差异与阈值比较，判断是否故障；通过分析采样值确定故障相。本发明适用于三相交错升压转换器开路故障的诊断和定位。
-
公开(公告)号：CN117668538A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311563366.5
申请日：2023-11-22
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F17/18
摘要： 一种基于改进VMD和Bi‑GRU的时间序列预测方法和系统，涉及信息处理技术领域。解决现有使用神经网络方法对小样本数据进行时序预测忽略细节特征，预测效果不理想的问题。所述方法包括：对时间序列数据进行预处理，获得时间序列样本数据；采用改进的VMD方法将时间序列样本数据分为K个不同频域上的子序列；计算子序列的多尺度样本熵，根据计算结果将K个子序列进行分组；根据多尺度样本熵分组结果，选择不同的Bi‑GRU的时间序列预测模型库，进行预测；将预测结果和多尺度样本熵分组结果输入至BP神经网络，进行数据重构，获取最终时间序列的预测结果。应用于电动汽车电池领域。
-
公开(公告)号：CN118739824A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410884224.7
申请日：2024-07-03
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
摘要： 一种交错并联Boost变换器的容错控制方法及其系统，涉及信息处理技术领域。解决现有交错并联Boost变换器的容错控制方法存在硬件复杂度高、成本增加等问题。容错控制方法为：S1、获取交错并联Boost变换器的PWM控制信号；S2、调整所述PWM控制信号的相移和频率，使剩余相导通对称；S3、采用常导通时间控制恢复输出电压至参考值。本发明适用于考虑设备健康状态影响的寿命预测方法。
-
公开(公告)号：CN118607701A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410653044.8
申请日：2024-05-24
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F17/16
摘要： 本发明是一种识别状态影响的设备寿命预测系统及方法。本发明涉及设备寿命信息处理技术技术领域，本发明获取设备的多维监测数据；设备的监测数据对监测的特征进行初步筛选，保留包含设备退化信息的监测特征数据，构建设备的健康状态记忆矩阵；进行设备退化状态的识别；搭建LSTM‑Transformer网络，进行预测模型的网络参数的调优，选定对应的寿命预测模型，用于寿命预测。本发明构建了LSTM‑Transformer的结合网络，充分利用多头注意力机制，并将重构向量与特征向量的残差向量作为网络的输入，放大性能退化，提高预测效果。
-
公开(公告)号：CN117707116A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311847284.3
申请日：2023-12-29
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 基于GRU和改进注意力机制的故障诊断方法、系统、计算机设备及介质，属于工业故障诊断技术领域，解决了由于工业系统庞大、工业领域数据的时序相关性较强，导致传统的方法不能充分利用单维数据不同时间数据点包含的故障特征信息以及时序信息、对于时序特征捕捉不足，以及传统的GRU难以体现设备运行时的全部特征的问题。所述方法包括：采集传感器数据集，对所述数据集进行预处理；构建GUR网络、改进注意力机制SA模型和SE多通道注意力机制模型；将预处理后的数据集输入到GUR网络中，得到时序特征；将时序特征输入到改进注意力机制SA模型中，得到自注意力计算结果并输入到SE多通道注意力机制模型中，得到故障诊断结果。本发明适用于工业领域故障检测场景。
-
公开(公告)号：CN117787470A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311621554.9
申请日：2023-11-30
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06F18/214
摘要： 一种基于EWT和集成方法的时序预测方法和系统，涉及信息处理技术领域。解决现有非平稳的时间序列数据使用神经网络方法进行时序预测会忽略一些细节特征，预测效果不理想，存在局限性的问题。所述方法包括：对时间序列数据进行预处理，得到时间序列数据；根据经验小波变换EWT方法分解时间序列样本数据，获取残差趋势分量和细节分量IMF；采用高斯过程回归GPR对残差趋势项进行预测，获取预测的残差趋势项；采用TAM‑BiLSTM网络模型对细节分量IMF进行预测，获取预测的细节分量；将所述预测的残差趋势项和预测的细节分量叠加重构，获取最终的时间序列的预测结果。应用于金融科技、社会科学、交通流量等领域。
-
公开(公告)号：CN116627801A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310426677.0
申请日：2023-04-20
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
摘要： 基于出口排序的复杂控制系统测试调度方法、设备、介质和产品，属于自动化测试技术领域，解决复杂控制系统性能和效率较低问题。本发明的方法包括：本发明的基于出口排序的复杂控制系统测试调度方法通过采用各测试任务的出口排序值作为蚁群算法中的启发函数，很大程度上将任务间的优先级关系、通信代价耦合到算法最优解的搜索中，有效提高了对最优解的搜索效率，提高了算法的优化性能，进而提高了复杂控制系统性能和效率。本发明适用于优化复杂控制系统测试任务调度。
-
公开(公告)号：CN118655498A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410884225.1
申请日：2024-07-03
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
摘要： 一种用于交错并联Buck变换器的重构相电流故障诊断方法及其系统，涉及电力电子转换技术领域。用于检测和定位交错并联Buck变换器中的开路故障。故障诊断方法为：S1：采集输入电流值；S2：重构输入电流值各相电流平均值；S3：计算三相电流平均值的最大差异值；S4：设置故障检测阈值，并当最大差异值超过故障检测阈值时，判断发生开路故障；S5：根据重构的相电流值定位故障相位。本发明适用于交错并联Buck变换器中开路故障检测与定位。
-
公开(公告)号：CN117891226A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310715482.8
申请日：2023-06-16
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 基于MIC和图神经网络融合的航天器控制系统异常检测方法及系统，涉及故障、异常检测技术领域。解决现有航天器控制系统领域的异常检测方法，由于异常数据主要隐藏在大量的正确点中，难以复制，导致无法完全利用正常数据进行异常检测的问题。方法为将航天控制系统领域多维的时序数据进行MIC分析获得不同变量之间的最大信息系数；进而获得邻接矩阵；从离散变量序列提取出每个变量的时序特征；构建MIC‑图网络并获得预测数据；对预测数据进行判定，获得异常数据。本发明适用于航天器控制系统的故障、异常检测技术领域，可直接用于对于航天器控制系统采集的多维时序数据，并对多维时序数据进行时间段的异常检测和阈值检测判定异常工作。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
37 条记录 (耗时 0.039 秒)
